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
Join Nano Challenges of the ECIU University (PBL) [MASTER]
Untertitel:
This course is part of the module: Non-technical Courses for Master, Non-Technical Courses for Master
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2852_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Kerstin Kuchta, Dipl.-Ing., Sascha Diedler
Beschreibung:

Joinmultidisciplinary and international teams at the ECIU University and solve nanochallenges linked to the SDG11 - Sustainable cities and communities, providedby business and societal partners across Europe. Participation in nano challengeswill allow you to make a real impact in the community, city, or region bysolving real-time local, national, and global challenges with a new way oflearning - the challenge-based learning.

Generalprocedure of a challenge:

  1. The nano challenge is provided by acity, region or business stakeholder and is entered on the ECIU UniversityChallenge platform (challenges.eciu.org).
  2. You register to the nano challengeyou find relevant on the platform.
  3. An international andinterdisciplinary team is formed from registered participants from all ECIUpartner universities and a team facilitator from the host university isassigned.
  4. You work with the team on the nanochallenge, engage, investigate, and propose non-technical solutions using thechallenge-based learning methodology (https://eciu.tuhh.de/challenge-based-learning/).
  5. During the process, you can selectrelevant micro-modules from ECIU member universities that help you gainadditional knowledge or skills that are relevant to solve the nano challenge.
  6. Finally, teams deliver their outputs- which may include services, products, research questions, start-ups andspin-offs.

By workingin multi-disciplinary and/or international teams, you will build upinter-cultural competences and increase your network of expertise by developingproblem-solving and team-work skills.

TUHH ismajor part of the ECIU University leading institution related to theChallenge-based learning. All ECIU challenges will constantly be updated at thechallenge platform: challenges.eciu.org

“Nano challenges” are the smallest unit of challenges in theECIU University and are supposed to be done within 1-2 days. Focus is to defineyour actual challenge, find suitable solution(s) and create ideas for furthersteps. https://eciu.tuhh.de/cbl-in-more-detail/

This course is aimed at Master students frommember universities of the ECIU network (www.eciu.org). The course requires anindependent approach to work, the willingness to learn independently about new non-technicaltopics and research methods, and the motivation to learn and activelyparticipate in an international/disciplinary team.

Leistungsnachweis:
lv2852 - Join Nano Challenges of the ECIU University (Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung)<ul><li>p1718-2021 - Join Nano Challenges of the ECIU University: Subject theoretical and practical work</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: NTA - Nicht-technisches Angebot (0-NTA)
beteiligte Institute: Institut für Circular Resource Engineering and Management [CREM] (V-11)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 5

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.