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
Verkehrsmodellierung (Modul)
Untertitel:
Verkehrsmodellierung (PBL)
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1180_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Carsten Gertz, Maximilian Philip Freude, M. Sc., Ole Röntgen, M. Sc, Andreas Vieregg, Yousuf Dinar
Beschreibung:
  • Grundlagen der Verkehrsmodellierung
  • Bedeutung von Verkehrsmodellen im Planungsprozess
  • Grundlagen des Mobilitätsverhaltens
  • Konzeption und Auswertung von Erhebungen
  • Funktionsweise und Datengrundlagen der verschiedenen Modellstufen
  • Prognosen und Szenarien in der Verkehrsplanung
  • Anwendungsspektrum von Modellen (von der Verkehrswegeplanung über Verkehrsflusssimulationen zu integrierten Modellen der Stadt- und Verkehrsentwicklung und dem Einsatz von Modellen zur Standortbewertung)
  • Praxisorientiertes Übungsprojekt zur Wirkungsabschätzung von Infrastrukturmaßnahmen und Änderungen der Flächennutzung


Leistungsnachweis:
625 - Verkehrsmodellierung: schriftliche Ausarbeitung.
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Verkehrsplanung und Logistik (W-8)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 19
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 21

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.