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
Logo

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
Laborpraktikum: Labor-, Mess-, Steuer- und Regelungstechnik - Versuch 2
Untertitel:
Simulation und Messung von Asynchronmaschine und Kreiselpumpe
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1119_w23
DozentIn:
M. Sc. Mechatronics Finn Jannek Klar
Beschreibung:
Versuch 2: Simulation und Messung von Asynchronmaschine und Kreiselpumpe: Das dynamische Verhalten eines Drehstromasynchronmotors in einem Pumpenantrieb wird untersucht. Der Anlaufvorgang wird auf einem Rechner simuliert und mit Messungen an einem Versuchsstand verglichen. Um den Versuch durchführen zu können müssen Sie das Skript durcharbeiten, welches Sie unter Dateien finden und die darin enthaltenen Fragen schriftlich beantworten. Zu Beginn des Labors findet eine theoretische Einführung statt, bei welcher Ihr Verständnis abgefragt wird.
Voraussetzungen:
Grundlegende Kenntnisse in Elektrischen Maschinen (Asynchronmotoren) und Betriebsverhalten von Pumpen
Leistungsnachweis:
Erfolgreiche Labordurchführung
Sonstiges:
Das Laborpraktikum besteht dieses Semester aus 4 Versuchen, welche in getrennten StudIP Veranstaltungen organisiert werden. Nachfolgend die Links zu den anderen Versuchen:

V1: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=21f53738c62afab64e58d9d0e9db2e2f&again=yes

V3: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=7966658e06960856c3fe81abbd0558bb&again=yes

V4: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=7e05f78a29cc65236a3f97f920249653&again=yes

Bringen Sie zum späteren Nachweis den Laufzettel mit, welchen Sie unter Dateien finden. Diesen können Sie bei dem Versuch, welchen Sie als letztes durchführen abgeben. Fertigen Sie sich eine Kopie oder ein Foto für Ihre eigenen Unterlagen als Sicherheit an.
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mechatronik im Maschinenbau (M-4)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 151
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.