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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
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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

zur Projektseite
VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

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

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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
Applied Design Methodology in Mechatronics (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Applied Design Methodology in Mechatronics, Konstruieren und Gestalten (GTW MT BC T3.1), Mechanical Design Methodology
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1523_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Thorsten Kern
Beschreibung:
  • Systematic analysis and planning of the design process for products combining a multitude of disciplines
  • Structure of the engineering process with focus on engineering steps (task-definition, functional decomposition, physical principles, elements for solution, combination to systems and products, execution of design, component-tests, system-tests, product-testing and qualification/validation)
  • Creative methods (Basics, methods like lead-user-method, 6-3-5, BrainStorming, Intergalactic Thinking, … - Applications in examples all around mechatronics topics)
  • Several design-supporting methods and tools (functional strcutures, GALFMOS, AEIOU-method, GAMPFT, simulation and its application, TRIZ, design for SixSigma, continous integration and testing, …)
  • Evaluation and final selection of solution (technical and business-considerations, preference-matrix, pair-comparision), dealing with uncertainties, decision-making
  • Value-analysis
  • Derivation of architectures and architectural management
  • Project-tracking and -guidance (project-lead, guiding of employees, organization of multidisciplinary R&D departments, idea-identification, responsibilities and communication)
  • Project-execution methods (Scrum, Kanbaan, …)
  • Presentation-skills
  • Questions of aesthetic product design and design for subjective requirements (industrial design, color, haptic/optic/acoustic interfaces)
  • Evaluation of selected methods at practical examples in small teams
Leistungsnachweis:
605 - Mechanical Design Methodology<ul><li>605 - Mechanical Design Methodology: mündlich</li></ul><br>m1143 - Applied Design Methodology in Mechatronics<ul><li>p842 - Applied Design Methodology in Mechatronics: Subject theoretical and practical work</li></ul><br>m1540 - Konstruieren und Gestalten (GTW MT BC T3.1)<ul></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mechatronik im Maschinenbau (M-4)
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.

TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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