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
Feststoffverfahrenstechnik in der chemischen Industrie (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Sondergebiete der Verfahrenstechnik und Bioverfahrenstechnik
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2021_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Frank Kleine Jäger, Kathrin Kramm
Leistungsnachweis:
tm2021 - Feststoffverfahrenstechnik in der chemischen Industrie (Vorlesung)<ul><li>805 - Feststoffverfahrenstechnik in der chemischen Industrie: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>tm2021 - Feststoffverfahrenstechnik in der chemischen Industrie (Vorlesung)<ul><li>p1337 - Feststoffverfahrenstechnik in der chemischen Industrie: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: unbekanntes Institut
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 12
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 9

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.