Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
Grundlagen der Strömungsmechanik (GÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Grundlagen der Strömungsmechanik
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2933_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Michael Schlüter
Beschreibung:

In der Gruppenübung werden die Inhalte der Vorlesung aufgegriffen und anhand von Übungsaufgaben vertieft. Die Übungsaufgaben entsprechen in Qualität und Umfang den Aufgaben der Klausur. Themen: Reynoldssches Transporttheorem, Rohrdurchströmung, Freistrahl, Drehimpuls,
Navier-Stokes-Gleichungen, Potentialtheorie, Probeklausur, Rohrhydraulik, Pumpenauslegung.

Leistungsnachweis:
301 - Grundlagen der Strömungsmechanik<ul><li>300 - Grundlagen der Strömungsmechanik: Klausur schriftlich</li><li>825 - Verpflichtende Studienleistung Grundlagen der Strömungsmechanik - Midterm: Midterm</li></ul><br>m536-2023 - Grundlagen der Strömungsmechanik<ul><li>300 - Grundlagen der Strömungsmechanik: Klausur schriftlich</li><li>vl247-2022 - Freiwillige Studienleistung Grundlagen der Strömungsmechanik - Midterm: Midterm</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: unbekanntes Institut
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.