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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Werkstoffe der Elektrotechnik (Übung) (GÜ)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Werkstoffe der Elektrotechnik
Semester:
SoSe 24
Course type:
Exercise
Course number:
lv687_s24
Lecturer:
Prof. Dr. Manfred Eich, Maurice Pfeiffer
Description:
  • Atomaufbau und Periodensystem - Größen von Atomen und Ionen
  • Atombindung und Kristallstruktur
  • Mischkristalle und Phasenmischungen:
    Diffusion, Zustandsdiagramme, Ausscheidung und Korngrenzen
  • Werkstoffeigenschaften
    Mechanische, thermische, elektrische, dielektrische Eigenschaften
  • Metalle
  • Halbleiter
  • Keramiken und Gläser
  • Polymere
  • Magnetische Werkstoffe
  • Elektrochemie:
    Oxidationszahlen, Elektrolyse, Energiezellen, Brennstoffzellen
Performance accreditation:
310 - Werkstoffe der Elektrotechnik<ul><li>310 - Werkstoffe der Elektrotechnik: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS credit points:
2
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Optische und Elektronische Materialien (E-12)
Registered participants in Stud.IP: 40
Documents: 17

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.