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
Thermodynamic and kinetic modeling of the solid state
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
DozentIn:
Prof. Dr. Pavel Gurikov, Dipl.-Chem.
Beschreibung:
After successful completion of the module the students are able to: - describe modern modeling approaches which can be applied for simulation of granular materials - analyze and evaluate possibility to apply numerical simulations on different time and length scales: from description of single particle properties on micro scale up to process simulation on macro scale - list modern simulation system and discuss possibility of their application - explain fundamentals of main numerical methods which are used for modeling of particulate materials - list experimental methods to characterize granular materials - explain fundamental thermodynamic and kinetic relations for the processes with solids - explain theoretical background and limitations of the discrete models for the processes with solids
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Verfahrenstechnik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Thermische Verfahrenstechnik (V-8)
beteiligte Institute: Arbeitsgruppe Mehrskalensimulation von Feststoffsystemen (V-EXK1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 8

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.