Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.002
Tel: +49 40 42878 2378
Logo

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
Regenerative Medizin (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Regenerative Medizin
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv347_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Ralf Pörtner
Beschreibung:

Der Kurs beschäftigt sich mit der Anwendung biotechnologischer Techniken für Regeneration menschlicher Gewebe. Die Hauptthemen sind Tissue engineering zur Erzeugung von künstlichen Organen wie Knorpel, Leber, Blutgefäßen etc. und ihre Anwendungen: 

Einleitung (historische Entwicklung, Beispiele für die medizinischen und technischen Anwendungen, Marktübersicht)

Spezifische Grundlagen der Zelle (Zellenphysiologie, Biochemie, Metabolismus, spezielle Anforderungen für Zellenkultur "in-vitro")

Spezifische Prozeßgrundlagen (Anforderungen für Kultursysteme, Beispiele für Reaktorentwurf, mathematisches Modellieren, Prozess- und Steuerstrategien)

Beispiele für Anwendungen für klinische Anwendungen, Wirkstofftestung und Materialprüfung

Die Grundlagen werden von den Dozenten dargestellt. Der aktelle Stand der Entwicklung wird von den Studenten anhand ausgewählter aktueller Publikationen selbstständig erarbeitet und während des Kurses präsentiert.

Leistungsnachweis:
665 - Regenerative Medizin<ul><li>665 - Regenerative Medizin: Referat</li><li>865 - Verpflichtende Studienleistung Regenerative Medizin - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>m632 - Regenerative Medizin<ul><li>665 - Regenerative Medizin: Referat</li><li>vl40 - Verpflichtende Studienleistung Regenerative Medizin - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Bioprozess- u. Biosystemtechnik (V-1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 19
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 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.