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
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Introduction to Quantum Computing (VL)
Subtitle:
Lecture & Exercise
Semester:
WiSe 23/24
Course style:
Lecture & Exercise
Course type:
Lecture
Course number:
lv3109_w23
Lecturer:
Prof. Dr. Martin Kliesch
Description:
Lecture & Exercise Quantum computing is among the most exciting applications of quantum mechanics. Quantum algorithms can solve computational problems efficiently that have a prohibitive runtime on traditional computers. Such problems include, for instance, factoring of integer numbers or energy estimation problems from quantum chemistry and material science. This course provides an introduction to the topic. An emphasize will be put on conceptual and mathematical aspects. Outline: Information theoretic introduction to quantum mechanics The quantum teleportation protocol Basic algorithms The quantum Fourier transform and Shor’s algorithm for integer factoring The unitary circuit model of quantum computation (qubits, quantum gates and readout) and the complexity class BQP Goal: - Rigorous understanding of how quantum algorithms work and the ability to analyze them - Connection of concepts in quantum mechanics and computer science - Basic knowledge required to start programming a quantum computerAbility to solve exercises related to quantum algorithms and to present the solutions
Pre-requisites:
Desirable: basic knowledge in computability and complexity theory Required: very good knowledge in linear algebra (incl. complex numbers), good mathematical understanding
Learning organisation:
Active participtation in the problem sheets.
Performance accreditation:
Graded written or oral exam at the end of the lecture. The details of the examination and the admission requirements are announced by the lecturer at the beginning of the module.
Miscellaneous:
- Course specific lecture notes will be provided
- Nielsen and Chuang, Quantum Computation and Quantum Information
- Sevag Gharibian’s lecture notes
ECTS credit points:
6
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Quantum Inspired and Quantum Optimization (E-25)
Registered participants in Stud.IP: 70
Postings: 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.