Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2378
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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
Mathematik I (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Mathematik I
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2970_w23
DozentIn:
Anuschirawan Ralf Taraz, Dr. rer. nat. Dennis Clemens, Prof. Dr. Matthias Schulte, Simon Campese, Marco Wolkner, Melina Wienkamp, Dennis Schmeckpeper, Fabian Hamann, Dr. Florian Bünger, Dr. Haibo Ruan, Jonas David Grams, M. Sc, Joscha Fregin, Julio Urizarna Carasa, Katharina Klioba, M. Sc, Dr.-Ing. Peter Marvin Müller, Matthias Lienau, M. Sc, Riko Ukena, Thorben Abel, M. Sc, Vanessa Trapp, M. Sc, Sophie Externbrink, M. Sc Judith Angel
Beschreibung:

Mathematische Grundlagen: 

  • Mengen, Aussagen, vollständige Induktion, Abbildungen, trigonometrische Funktionen

Analysis: Grundzüge der Differential- und Integralrechnung einer Variablen

  • natürliche und reelle Zahlen
  • Konvergenz von Folgen und Reihen
  • Stetigkeit und Differenzierbarkeit
  • Mittelwertsätze
  • Satz von Taylor
  • Kurvendiskussion
  • Fehlerrechnung
  • Fixpunkt-Iterationen

Lineare Algebra: Grundzüge der Linearen Algebra im Rn

  • Vektoren im Anschauungsraum: Rechenregeln, Linearkombinationen, inneres Produkt, Kreuzprodukt, Geraden und Ebenen
  • Lineare Gleichungssysteme: Gaußelimination, lineare Abbildungen, Matrizenprodukt, inverse Matrizen, Determinanten
  • Orthogonale Projektion im Rn, Gram-Schmidt-Orthonormalisierung
Leistungsnachweis:
301 - Mathematik I<ul><li>301 - Mathematik I: Klausur schriftlich</li></ul><br>m301-2022 - Mathematik I<ul><li>301 - Mathematik I: Klausur schriftlich</li><li>vl419-2022 - Verpflichtende Studienleistung Mathematik I - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mathematik (E-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1180
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 108
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 97

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.