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
Homogeneous catalysis in application (PR)
Untertitel:
This course is part of the module: Industrial Homogeneous Catalysis
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2804_w23
DozentIn:
Jakob Albert, Dr. rer. nat. Maximilian Poller
Beschreibung:

In the laboratory practical course, practical experiments are carried out with reference to industrial application of homogeneous catalysis. The hurdles to the technical implementation of homogeneously catalysed reactions are made clear to the students. The associated analysis of the experimental samples is also part of the laboratory practical course and is carried out and evaluated by the students themselves. The results are precisely summarised and scientifically presented in an experimental protocol.

Leistungsnachweis:
m1736-2021 - Industrial Homogeneous Catalysis<ul><li>p1690-2021 - Industrial Homogeneous Catalysis: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Universität Hamburg (UniHH)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 12
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1

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.