Simon Stock

M.Sc.
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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
Sludge Treatment (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Selected Topics in Environmental Engineering
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv520_s24
DozentIn:
Joachim Behrendt
Beschreibung:

Sedimentation characteristic and thickening,
Centrifugation,
Flotation,
Filtration,
Aerobic sludge stabilisation,
Sludge Digestion,
Sludge Disintegration,
Sludge Dewatering,
Natural Processes for Sludge Treatment,
Nutrient Recovery from Sludge,
Thermal Processes and Incineration. 

Leistungsnachweis:
615 - Selected Topics in Environmental Engineering<ul><li>615 - Sludge Treatment: Klausur schriftlich</li><li>635 - Hydrobiology: schriftliche Ausarbeitung</li><li>801 - Environmental Aquatic Chemistry: Klausur schriftlich</li><li>860 - Thermal Utilization of Bi: written or oral</li><li>p1567 - Excellence in International Project Delivery: according to Subject Specific Regulations</li></ul><br>tm520 - Sludge Treatment (lecture)<ul><li>615 - Sludge Treatment: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Abwasserwirtschaft u. Gewässerschutz (B-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 70
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 14

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.