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
Biologisches und Biochemisches Grundlagenpraktikum (PR)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Biologische und Biochemische Grundlagen
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2901_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Johannes Gescher
Beschreibung:

Ziel des Praktikums ist die Vermittlung vongrundlegenden mikrobiologischen und molekularbiologischen Techniken anhand vonindividuellen Forschungsaufträgen sowie Kontrollexperimenten. Dabei sollen indiesem Praktikum Organismen isoliert werden, die von Studierenden des 4. und 6.Semesters in zwei unabhängigen Modulen weiterbearbeitet werden. 

Leistungsnachweis:
m1761-2022 - Biologische und Biochemische Grundlagen<ul><li>p1754-2022 - Biologische und Biochemische Grundlagen: Klausur schriftlich</li><li>vl398-2022 - Verpflichtende Studienleistung Biologische und Biochemische Grundlagen - Praktikum: Referat</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Mikrobiologie (V-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 61
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 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.