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
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Secure Software Engineering (VL)
Subtitle:
This course is part of the module: Secure Software Engineering
Semester:
SoSe 24
Course type:
Lecture
Course number:
lv2667_s24
Lecturer:
Riccardo Scandariato, Ina Weigl, Dr. Nicolás Díaz Ferreyra, Catherine Tony, Quang Cuong Bui, Emanuele Iannone
Description:
  • Secure software development processes and maturity models
  • Techniques to define security requirements
  • Techniques to create, document and analyse the design of secure applications
  • Threat and risk analysis techniques
  • Security code reviews
  • Program repair techniques for security vulnerabilities
  • Privacy engineering
Performance accreditation:
m1682-2021 - Secure Software Engineering<ul><li>p1632-2021 - Secure Software Engineering: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1682-2023 - Secure Software Engineering<ul><li>p1632-2021 - Secure Software Engineering: Klausur schriftlich</li><li>vl439-2023 - Voluntary Course Work Secure Software Engineering - Subject theoretical and practical work: Subject theoretical and practical work</li></ul>
ECTS credit points:
3
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Software Security (E-22)
Registered participants in Stud.IP: 109
Documents: 17

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.