Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Gebäude HS36, Raum C3 0.006
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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
Einführung in die Mechanik (Technomathematik) (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Einführung in die Mechanik (Technomathematik)
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3058_w23
DozentIn:
Prof. Christian Kautz, Ph.D., Dimitri Eckert, Dimitri Eckert, Max Vincent Uzulis, Christian Weiland, M.Sc.
Beschreibung:
  • Kerninhalteder Statik:
    Kräfte und Momente,Freikörperbild, Gleichgewicht, Wechselwirkungsgesetz
    Äquivalenz von Kräftesystemen, Lager,Schnittgrößen)
  • Grundlagender Elastostatik:
    Spannungen,Verzerrungen, Stoffgesetze am Beispiel von Zug/Druck und/oder 
    Torsion und/oder Biegung  
  • Ausblickauf Kinematik und Dynamik (nur translatorische Bewegung): 
    OperationaleDefinitionen der kinematischen Größen,
    Newton’sche Axiome,
    Kräfte inbeschleunigten Situationen, Arbeit und kinetischeEnergie 
Leistungsnachweis:
m1847-2022 - Einführung in die Mechanik (Technomathematik)<ul><li>p1851-2022 - Einführung in die Mechanik (Technomathematik): Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Arbeitsgruppe Fachdidaktik/Engineering Education Research (T-4)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 23

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.