Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
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
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Praktikum Mikrowellenschaltungsentwurf (PR)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Practical Course
Course number:
lv790_w23
Lecturer:
Prof. Dr. Alexander Kölpin, Bartosz Tegowski, M. Sc Marvin Wenzel, Georg Frederik Riemschneider, Kai Christian Hübner, Claudia Bredehöft, Eva-Julia Böhler-Gödicke
Description:

- Satellitenempfänger im X-Band (Rauscharmer Verstärker, Mischer, Oszillator): Entwurf, Aufbau und Charakterisierung der Empfängerkomponenten und des Systems


Performance accreditation:
610 - Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II<ul><li>610 - Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II: mündlich</li><li>880 - Verpflichtende Studienleistung Praktikum Mikrowellenschaltungsentwurf: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS credit points:
4
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Hochfrequenztechnik (E-3)
Registered participants in Stud.IP: 16
Documents: 6

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.