Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2378
Logo

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
Innovation Management (EN) (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Business & Management
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3093_s24
DozentIn:
Dr. Vytaute Dlugoborskyte
Beschreibung:

The course aims to provide students with an understanding of key issues in the management of innovation and development of the relevant skills needed to manage innovation at both strategic and operational levels. It provides evidence of different approaches based on leading research, real world examples and experiences of firms and organizations from around the world. The management of innovation is one of the most important and challenging aspects of modern organization. Innovation is a fundamental driver of competitiveness and it plays a large part in improving quality of life. Innovation, and particularly technological innovation, is inherently difficult, uncertain and risky, and most new technologies fail to be translated into successful products and services. Given this, it is essential that students understand the strategies, tools and techniques for managing innovation, which often requires a different set of management knowledge and skills from those employed in everyday business administration. The course itself draws upon research activities of the Innovation Management Group within TUHH, the Institute for Technology and Innovation Management (TIM, W-7, www.tuhh.de/tim)

Knowledge Objectives:
1. Understand definitions and concepts of innovation,
2. Explore major models and theories of innovation,
3. Use and apply tools for innovation management.

Skill Objectives:
1. Diagnostic and analytical skills,
2. Enhance verbal skills through class and syndicate discussions,
3. Build up critical and interpretation skills,
4. Learn how to evaluate different options,
5. Formulate and develop strategy,
6. Assess and resolve managerial challenges.

Learning Outcomes
At the end of the course students will be able to demonstrate understanding, and make critical assessments of the following:
1. Assess and interpret innovation processes,
2. Develop and formulate managerial strategies to shape innovative performance,
3. Utilize tools of innovation management to map and measure innovative activities,
4. Diagnose different innovation challenges and make recommendations for resolving them.

Course Outline - Lecture Topics:
1. The Management of (Technological) Innovation,
2. Strategy and Organization for Innovation,
3. Innovation of Products, Services and Business Models,
4. Managing the Innovation Process,
5. Networks, Communities of Innovators and Lead User-Innovation,
6. Innovation in the Age of Circular Economy (C2C),
7. Market-Research for Innovation and Design-thinking,
8. Capturing value from R&D, Open Innovation and IP,
9. Creativity and mindfulness in Innovation,
10. Conclusions and Future Challenges.

Leistungsnachweis:
tm3093 - Innovation Management (EN) (lecture)<ul><li>p1886-2023 - Innovation Management (EN): Presentation</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technologie u. Innovationsmanagement (W-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 36
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.