Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Gebäude HS36, Raum C3 0.006
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Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Hochschuldidaktische Grundlagen in Theorie und Praxis (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Nichttechnische Angebote im Bachelor
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1078_w23
DozentIn:
Prof. Christian Kautz, Ph.D.
Beschreibung:


- Die Rolle der Lernenden und des Lehrenden

- Lernprozesse und -theorien

- Neurodidaktik, Motivation und didaktische Reduktion

- Moderation und Präsentation

- Methoden zur Förderung der Motivation und Mitarbeit von Studierenden

- Planung, Durchführung und Reflexion einer exemplarischen Veranstaltungseinheit

- Feedback (Regeln und Methoden)

- Ausgewählte Themen aus der Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften (Methodik, Ergebnisse, Implikationen für die Lehre)

- Simulationen inklusive Reflexionen

- Peerhospitationen inklusive Reflexionsarbeit


Leistungsnachweis:
lv1078 - Hochschuldidaktische Grundlagen in Theorie und Praxis (Seminar)<ul><li>p386 - Hochschuldidaktische Grundlagen in Theorie und Praxis: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: ZB Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.