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 HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2378
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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
Projekt- und Wissensmanagement (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Projekt- und Wissensmanagement
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2233_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Christian Ringle
Beschreibung:

Projektmanagement

  • Projektorientierung und Kontexte: Grundlagen undHistorie des Projektmanagement, Veränderungsprozessein Technologie, Märkten, Gesellschaft und Politik,
  • Projektmanagement-Prozesse: Initiierung, Planung, Controlling und Abschluss von Projekten,
  • Projektmanagement-Methoden zurKommunikation in Projekten: Projektzieleplan undBetrachtungsobjekte, Projektstrukturplan, Terminplanung (Gantt-Chart,Meilensteinplan, etc.), Ressourcenplanung und Kostenplanung,
  • Projektorganisation: Rollen im Projekt, Projektteamarbeit, Kommunikationsstrukturen, Projektkultur (wie z. B.Projektzieleplan, Projektstrukturplan, etc.), Spezieller Fokus auf StakeholderManagement und Risikomanagement.

Wissensmanagement

Einführung und Anwendung in dieAnalyseproblematik von ökonomischen und wissenschaftlichenSituationen und Problemstellungen:

  • Trends in derbetrieblichen Informationswirtschaft,
  • Planung,Entwicklung und Betrieb von Informationssystemen,
  • AusgewählteInformationssysteme für KMU,
  • Systeme der software-gestütztenUnternehmensplanung,
  • Systeme zurUnterstützung betrieblicher Leistungsprozesse,
  • Issue Analysis,ASA Aufgaben und Strukturanalyse, Mindmap, Benchmarking, Prozess-Analyse,Kompetenzanalyse, Meta-Techniken,
  • Einzel- undTeamansätze bei der Analyse,
  • Einsatz von Web-und IT-Tools bei der Analyse,
  • Darstellung derErgebnisse.

Einführung und Anwendung zur Konzeptionvon Lösungen:

  • Ermittlung von Lösungspotenzialen,
  • Einzel- und Teamansätze bei der Analyse,
  • Kreativ-Lösungen,
  • Visions- und Strategiebildung,
  • Roadmapping.

Kommunikation und Präsentation vonökonomischen und wissenschaftlichen Sachverhalten:

  • Aufarbeitung und Darstellung von zukommunizierenden Sachverhalten,
  • Einsatz von Web- und IT-Tools bei derDarstellung,
  • Präsentationstechniken und Übungen zuPräsentationstechniken.

Einführung in das wissenschaftlicheArbeiten:

  • Fragestellungen,
  • Recherche,
  • Exposé,
  • Scientific Writing.
Leistungsnachweis:
m1513 - Projekt- und Wissensmanagement<ul><li>p1463 - Projekt- und Wissensmanagement: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Bildung und Hochschuldidaktik (T-3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 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.