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
Energieeffizienz in eingebetteten Systemen (HÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Energieeffizienz in eingebetteten Systemen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2871_w23
DozentIn:
Ulf Kulau, Lucas Bublitz
Beschreibung:

In der Hörsaalübung werden die in der Vorlesung gelehrten theoertischen Grundlagen vertieft. Dies geschiet durch vertiefende Diskussion relevanter Asekte, aber auch durch Rechenbeispiele, bei denen ein tiefergehendes verständnis zu der thematik der Energieefizienz in eingebeteten Systemen eröangt wird. Übungsaufgaben werden im Vorfeld verteilt und Lösungen in der Hörsaalübung vorgestellt. Inhalte der Übung sind wie folgt:

  • Grundlagen und Berechnung von verlustleistung auf Halbleitern
  • Verlustleistung von CMOS am Beispiel eines Inverters
  • Einfluss des Aktivitätsfaktors und externer Komponenten
  • DVS und Scheduling
  • Evaluation zur Darstellung des Nutzen von Undervolting
  • Aspekte des Energy-Harvesting (MPPT)
Leistungsnachweis:
m1749-2022 - Energieeffizienz in eingebetteten Systemen<ul><li>p1731-2022 - Energieeffizienz in eingebetteten Systemen: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Smart Sensors (E-EXK3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 2

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.