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
Process Imaging (PBL)
Untertitel:
This course is part of the module: Process Imaging
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2724_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Alexander Penn, Dr. rer. nat. Stefan Benders, Dr. Maria Raquel Serial, M. Sc, Melis Özdemir
Beschreibung:

Content: The module focuses primarily on discussingestablished imaging techniques including (a) optical and infrared imaging, (b)magnetic resonance imaging, (c) X-ray imaging and tomography, and (d)ultrasound imaging and also covers a range of more recent imaging modalities.The students will learn:

  1. whatthese imaging techniques can measure (such as sample density or concentration,material transport, chemical composition, temperature),
  2. howthe measurements work (physical measurement principles, hardware requirements,image reconstruction), and
  3. howto determine the most suited imaging methods for a given problem.

Learning goals: After the successful completion ofthe course, the students shall:

  1. understandthe physical principles and practical aspects of the most common imagingmethods,
  2. beable to assess the pros and cons of these methods with regard to cost,complexity, expected contrasts, spatial and temporal resolution, and based onthis assessment
  3. beable to identify the most suited imaging modality for any specific engineeringchallenge in the field of chemical and bioprocess engineering.
Leistungsnachweis:
m1702-2021 - Process Imaging<ul><li>p1654-2021 - Process Imaging: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Prozessbildgebung (V-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 39
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 20

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.