Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
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
Energieeffizienz in eingebetteten Systemen (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Energieeffizienz in eingebetteten Systemen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2870_w23
DozentIn:
Ulf Kulau, Lucas Bublitz
Beschreibung:
Voraussetzungen:
><b>Motivation:</b></span><p>Auf dem Gebiet der Informatik haben wir nur eingeschränkte Möglichkeiten auf die Effizienz der Hardware direkt einzuwirken, bzw. sind abhängig von den Herstellern (bspw. von Mikrocontrollern). Um jedoch das volle Potential der uns gestellten Hardware auf Systemebene auszunutzen, benötigen wir ein tiefergehendes Verständnis über die Hintergründe, Prozesse und Mechanismen von Verlustleistungen in eingebetteten Systemen. Woher kommt die Verlustleistung, was passiert auf Hardware-Ebene, welche Mechanismen kann ich direkt/indirekt nutzen, welchen Tradeoff zwischen Flexibilität und Effizienz habe ich,... sind nur einige Fragen, welche in dieser Veranstaltung erarbeitet und diskutiert werden sollen. </p><span style="color:rgb(0,0,0)
Leistungsnachweis:
><b>Lehrinhalte:</b></span><ul><li>Motivationund Verlustleistung von Halbleitern</li><li>Verlustleistungdigitaler Schaltungen, insbesondere CMOS</li><li>Power Managementin Hard- und Software (Sleep Modes, DVS, FS, Undervolting)</li><li>EnergieeffizientesSystemdesign (Anwendungen)</li><li>Energy Harvesting und Transiently PoweredComputing (TPC)</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Smart Sensors (E-EXK3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 46
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 24

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.