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
Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1367_s24
DozentIn:
unbekannte Lehrperson
Beschreibung:
  • Modellbildung mit dynamischen Systemen
  • Gewöhnliche Differentialgleichungen als dynamische Systeme (Existenz, Eindeutigkeit)
  • Langzeitverhalten von Orbits (Vorhersagbarkeit, Periodizität, Stabilität, Limesmengen, Attraktoren)
  • Hyperbolische Systeme, lineare Differentialgleichungen und Linearisierung
  • Strukturstabilität und Verzweigungen
  • Symbolische Dynamik
  • Hamilton-Systeme, volumenerhaltende Systeme


Leistungsnachweis:
415 - Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme<ul><li>415 - Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme: mündlich</li></ul><br>m1080 - Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme<ul><li>p666 - Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Universität Hamburg (UniHH)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 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.