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
Prüfungen Mechanik III & IV
Semester:
unbegrenzt
Veranstaltungstyp:
sonstige (Lehre)
DozentIn:
Prof. Dr. Robert Seifried, Dr.-Ing. Alexander Held, Dr.-Ing. Svenja Drücker, Niklas Joachim Meyer, M. Sc, Marten Hollm, M. Sc, Ali Azari Nejat, M. Sc, Helge Johannes Grossert, M. Sc, Prof. Dr. Benedikt Kriegesmann, Tobias Rückwald, M. Sc., Dr.-Ing. Johanna Peters, Prof. Dr. Christian Cyron, Timo Hendrik Schmidt, M. Sc., Malte Grube, M. Sc.
Beschreibung:
Hier werden alte Prüfungen zur Verfügung gestellt.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Bauwesen
Studiendekanat Maschinenbau
Studienbereich Allgemeine Ingenieurwissenschaften (AIW)
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mechanik u. Meerestechnik (M-13)
beteiligte Institute: Institut für Strukturmechanik im Leichtbau (M-24)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 978
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 13
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 52

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.