Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.002
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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
Bioprocess Engineering - Advanced (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Bioprocess Engineering - Advanced
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1107_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Anna-Lena Heins, Prof. Dr.-Ing. Ralf Pörtner, Prof. Dr. Andreas Liese, Giovanni Sayoga
Beschreibung:
  • Einführung: historische Entwicklung der Biotechnologie, aktueller Stand der industriellen Biotechnologie und kurze Einführung in die Synthetische Biologie
  • Mikrobielle Prinzipien der Fermentation, energetische Grundsätze von Bioreaktionen
  • Medium Design und Optimierung, Sterilization
  • zelluläre Wachstumskinetik
  • Kinetik des Substratverbrauchs und der Produktbildung
  • Material Bilanzen und metabolische Flussanalyse
  • Transport Phänomene in Bioprozessen und Maßstabsvergrößerung
  • Beispiele für mikrobielle Prozesse und Zellkulturprozesse
Leistungsnachweis:
300 - Bioprocess Engineering - Advanced<ul><li>300 - Bioprocess Engineering - Advanced: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Bioprozess- u. Biosystemtechnik (V-1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 30
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 11

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.