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
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Non invasive measurement techniques for Multiphase Flows (PR)
Untertitel:
This course is part of the module: Sondergebiete der Strömungsmechanik
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2925_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Michael Schlüter, Felix Kexel, M. Sc
Beschreibung:

Exemplary measurements in the laboratory of the Institute of Multiphase Flows:

  • Flow measurements(Particle Image Velocimetry, Particle Tracking Velocimetry,...)
  • Concentration measurements (Laser Induced Fluorescence, UV/VIS Imaging, …)
  • Particle Size Distribution measurements (Bubbles, Droplets, Particles)
  • Measurements in microflows
Leistungsnachweis:
m1778-2022 - Sondergebiete der Strömungsmechanik<ul><li>p1772-2022 - Sondergebiete der Strömungsmechanik: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mehrphasenströmungen (V-5)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 7

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.