Simon Stock

M.Sc.
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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
Fatigue Strength of Ships and Offshore Structures (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Fatigue Strength of Ships and Offshore Structures
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1521_w23
DozentIn:
Dr. Moritz Braun, Franz von Bock und Polach
Beschreibung:

1.) Introduction
2.) Fatigue loads and stresses
3.) Structural behaviour under cyclic loads
- Structural behaviour under constant amplitude loading
- Influence factors on fatigue strength
- Material behaviour under contant amplitude loading
- Special aspects of welded joints
- Structural behaviour under variable amplitude loading
4.) Life prediction based on the S-N approach
- Damage accumulation hypotheses
- nominal stress approach
- structural stress approach
- notch stress approach
- notch strain approach
- numerical analyses
5.) Life prediction based on the crack propagation
- basic relationships in fracture mechanics
- description of crack propagation
- numerical analysis
- safety against unstable fracture

Leistungsnachweis:
630 - Fatigue Strength of Ships and Offshore Structures<ul><li>630 - Fatigue Strength of Ships and Offshore Structures: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Konstruktion u. Festigkeit von Schiffen (M-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 7
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 15

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.