Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Gebäude HS36, Raum C3 0.006
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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
Mathematik II (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Mathematik II
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2976_s24
DozentIn:
Anuschirawan Ralf Taraz, Prof. Dr. Daniel Ruprecht, Dr. Sebastian Götschel, Dr. rer. nat. Dennis Clemens, Marco Wolkner, Melina Wienkamp, Dennis Schmeckpeper, Dr. Florian Bünger, Jonas David Grams, M. Sc, Joscha Fregin, Katharina Klioba, M. Sc, Eva Lina Fesefeldt, M. Sc, Riko Ukena, Sophie Externbrink, Thorben Abel, M. Sc, Dr.-Ing. Peter Marvin Müller, Yannick Mogge
Leistungsnachweis:
306 - Mathematik II<ul><li>306 - Mathematik II: Klausur schriftlich</li></ul><br>m851-2022 - Mathematik II<ul><li>306 - Mathematik II: Klausur schriftlich</li><li>vl420-2022 - Verpflichtende Studienleistung Übungsaufgaben Mathematik II: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mathematik (E-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1060
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 140
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 75

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.