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
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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
link to course in Stud.IP Studip_icon
Silicon Photonics (PBL)
Subtitle:
This course is part of the module: Silicon Photonics
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Course number:
lv2418_w23
Lecturer:
Dr. Timo Lipka, Matthias Vermeer
Description:
  • Introduction (historical view and trends in der SiliconPhotonics)
  • Fabrication Technology (SOI-Wafer, Deposition, Sputtering and Evaporation, Epitaxy, MOCVD, Lithography)
  • Planar Waveguide Fundamentals
  • Optical Materials in silicon Photonics
  • Waveguide Types(LossMechanisms,DispersionandPolarisation in Waveguides)
  • Coupling of Silicon Photonic Devices and Systems
  • Silicon Photonic Circuit Devices and Building Blocks (Passive Devices: Resonators,Interferometers, Mode Converters, Power Splitters,  Gratings, Polarizers and Rotators)
  • Materialfundamentals and components for tuning and switching
  • Integration of active Devices (Laser,Detector, Modulators)
  • Photonics and Electronics Integration
  • Photonic Interconnects
  • Optical Multiplexing
  • Switch Fabrics and Routers
  • Silicon Photonics for Sensing
Performance accreditation:
m1611 - Silicon Photonics<ul><li>p1552 - Silicon Photonics: mündlich</li></ul>
ECTS credit points:
2
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Mikrosystemtechnik (E-7)
Registered participants in Stud.IP: 19
Documents: 11

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.