IEET: Simon Stock

IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Simon Stock, M.Sc.

Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.

E-6 Elektrische Energietechnik

Elektrische Energietechnik

Sprechzeiten

Jederzeit

Harburger Schloßstraße 36,

21079 Hamburg

Gebäude HS36, Raum C3 0.006

Tel: +49 40 42878 2378

E-Mail: simon.stock@tuhh.de

Persönliche Homepage

Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

zur Projektseite

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

zur Projektseite

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

Reinforcement learning based coordination of virtual inertia provision from inverter-dominated distribution grids
Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Hund, Philipp; Becker, Christian
32nd IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE 2023)
Verlags DOI
Bayesian physics-informed neural networks for robust system identification of power systems
Stock, Simon; Stiasny, Jochen; Babazadeh, Davood; Becker, Christian; Chatzivasileiadis, Spyros J.
IEEE Belgrade PowerTech (2023)
Verlags DOI

2022

Modelling the influence of virtual inertia in distribution systems on frequency stability
Hund, Philipp; Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
IEEE Power and Energy Student Summit 2022 and Power Electronics Student Summit: (2022)
Application of physics-based graph convolutional network in real-time state estimation of under-determined distribution grids
Stock, Simon; Dressel, Markus; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
IEEE PES Innovataive Smart Grid Technologies Europe, ISGT Europe (2022)
Verlags DOI
Interconnected network protection systems - the basis for the reliable and safe operation of distribution grids with a high penetration of renewable energies and electric vehicles
Lorenz, Matthias; Pletzer, Tobias Markus; Schuhmacher, Malte; Sowa, Torsten; Dahms, Michael; Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian; Jaeger, Johann; Lorz, Tobias; Dahlmanns, Markus; Fink, Ina Berenice; Wehrle, Klaus; Ulbig, Andreas; Linnartz, Philipp; Selimaj, Antigona; Offergeld, Thomas
CIRED Porto Workshop 2022: 548-552 (2022)
Verlags DOI
Real-time inertia estimation in an inverter-dominated distribution grid using a physics-informed recurrent neural network
Plant, Rebecca; Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
CIRED Porto Workshop 2022: 1403 (2022)
Verlags DOI

2021

Applications of artificial intelligence in distribution power system operation
Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
IEEE Access 9 : 150098-150119 (2021-11)
Open Access | Verlags DOI
A Modified Branch-Current Based Algorithm for Fast Low Voltage Distribution Grid State Estimation using Smart Meter Data
Ipach, Hanko; Stock, Simon; Becker, Christian
Von Komponenten bis zum Gesamtsystem fur die Energiewende (ETG-Kongress 2021)

Lehrveranstaltungen

Stud.IP

zur Veranstaltung in Stud.IP

Technische Maßnahmen zur Minderung der Treibhausgasemissionen (GÜ)

Untertitel:

Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Auswirkung & Minderung des Klimawandels

Semester:

SoSe 24

Veranstaltungstyp:

Übung (Lehre)

Veranstaltungsnummer:

lv2748_s24

DozentIn:

Prof. Dr. Alexander Penn, Melis Özdemir

Beschreibung:

Übersicht über die wesentlichen emittiertrenTreibhausgase einschl. des jeweiligen Global Warming Potentials und der durchschnittlicheLebenszeit der Moleküle in der Atmosphäre
Vermeidung Methan (CH₄) (Punktquellen)
- Emissionsquellen: Methanschlupf, Methanemission bei der Verbrennungusw.
- Reduzierung Methanschlupf (u. a. Gasförderung,Biogasanlagen, Abfallwirtschaft)
- Reduzierung Methan aus der Verbrennung (u. a. Kraftwerke,Schiffsmotoren, Automotoren, BHKW-Motoren usw.)
- Reduzierung ggf. weiterer Quellen
Vermeidung Lachgas (N₂O) (Punktquellen)
- Emissionsquellen: Verbrennungsprozesse,Produktionsverfahren, biologische Stickstoffoxidation usw.
- Reduzierung Verbrennungsprozesse
- Reduzierung Produktionsverfahren
- Reduzierung biologische Stickstoffoxidation
- Reduzierung ggf. weiterer Quellen
Vermeidung weiterer Klimagase (u. a. F-Gase)(Punktquellen)
Vermeidung Kohlenstoffdioxid aus fossilem Kohlenstoff(Punktquellen)
- Emissionsquellen: Verbrennungsprozesse,Produktionsverfahren
- Abscheidetechnologien aus Abgasen
Abtrennung Kohlenstoffdioxid aus diffusen Quellen(Umgebungsluft)
Zwischenlagerung und Transport von Kohlenstoffdioxid
Endlagerung von Kohlenstoffdioxid
- Geologische Rahmenbedingungen und Speicheroptionen,Infrastruktur (Assessment)
- Obertageinstallationen / Betriebsweisen / Konditionierungvon CO₂ (Phasenverhalten) etc.
- Thermodynamische Rahmenbedingungen und Wechselwirkungen
- Dichtheit des Speicherkomplexes (Geomechanik) und Langzeitverhalten(Modellierungen), Salzwasserverdrängung und -aufstieg?
- Überwachungskonzepte (Monitoring-Methoden aus Geophysik,Geochemie, Mikrobiologie, angewendet auf verschiedenen räumlichen undzeitlichen Skalen) und Einschätzung der Speichersicherheit
- Modellierungen (statisch, dynamisch, chemisch,skalenabhängig - Bohrloch, Reservoir, Energiesystemmodellierung)
- Rückholbarkeit (Zwischenspeicherung) undNachnutzungskonzepte (synthetische Brennstoffe)?, Verfüllung (Zemente etc.)
- Beispiele

Leistungsnachweis:

m1719-2021 - Auswirkung & Minderung des Klimawandels<ul><li>p1665-2021 - Auswirkung & Minderung des Klimawandels: Klausur schriftlich</li></ul>

ECTS-Kreditpunkte:

2

Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung

Heimatinstitut: Institut für Prozessbildgebung (V-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 18
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 3

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.

Simon Stock

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.

Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

VeN²uS

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Forschungsschwerpunkt

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

beendete

2021

2020

TU Hamburg

Soziale Netzwerke

Weiterführende Links