Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
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Rechnergestützte Geometrie (VL)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Rechnergestützte Geometrie
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Lecture
Course number:
lv393_w23
Lecturer:
Prashant Batra
Description:

Konstruktion einer konvexen Hülle von n Punkten

Triangulierung eines schlichten Polygons

Konstruktion einer Delaunay-Triangulation, eines Voronoi-Diagramms

Algorithmen und Datenstrukturen  zum Bestimmen eines Arrangements, eines Ham-Sandwich-Cuts.

des Schnitts von Halbebenen, der Optimierung eines linearen Funktionals.

Effiziente Bestimmung aller Schnittpunkte von (orthogonalen) Streckensegmenten

Approximative Berechnung des Durchmessers einer Punktemenge

Inkrementelle randomisierte Algorithmen

Grundlagen der Gitterpunktlehre, LLL-Algorithmus und Anwendungen in der ganzzahligen Optimierung


Grundlagen der Bewegungsplanung



Performance accreditation:
360 - Rechnergestützte Geometrie<ul><li>360 - Rechnergestützte Geometrie: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS credit points:
4
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Data Engineering (E-19)
Registered participants in Stud.IP: 59
Documents: 97

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.