Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
Produktionsautomatisierung (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Automatisierungstechnik und -systeme
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1590_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Thorsten Schüppstuhl
Beschreibung:
-Einführung in die Automatisierungstechnik einschließlich ihrer Anwendungsfelder, wichtiger Begriffe, historischer Entwicklung und Trends-Überblick über die verschiedenen Aktorgruppen mit deren Wirkprinzipien -Entwurf von Pneumatikschaltplänen-Betrachtung der Energieeffizienz in der Produktion-Einblick in automatische Identifikationssystemen mit Fokus auf Barcodes und RFID-Systemen-Übersicht des Aufbaus, der verschiedenen Komponenten und der Algorithmen eines Bildverarbeitungssystems-Einführung in die Buskommunikation und der verschiedenen Ausführungen eines Bussystems -Vergleich von verbindungsprogrammierten und speicherprogrammierbaren Steuerungen inklusive der Trends
Leistungsnachweis:
615 - Automatisierungstechnik und -systeme<ul><li>615 - Automatisierungstechnik und -systeme: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Flugzeug-Produktionstechnik (M-23)
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.