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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Simon Stock, M.Sc.

Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
Jederzeit
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

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VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

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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
Organische Funktionsmaterialien für die Elektronikindustrie (GÜ) / Organic and polymeric materials for the electronics industry (excercise / meeting)
Untertitel:
This course is part of the module: Organic and polymeric materials for the electronics industry
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3199_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Franziska Lissel
Beschreibung:
Deutsch: In diesem Modul sollen die Studierenden mit den im Bereich der organischen Elektronik verwendeten Bauteile (z.B. organische Feldeffektransistoren OFETs) und deren Materialien (z.B. polymere Halbleiter) vertraut gemacht werden. Ausgewählte Materialklassen werden vorgestellt (u.a. konjugierte Oligomere und Polymere) und ihre Synthese, Eigenschaften und Anwendungen (z.B. Transistoren zur Detektion kleiner Moleküle) diskutiert. Die Veranstaltung gewährt einen Einblick in das Design funktionaler organischer und polymerer Materialien für elektronische Anwendung, in die Herstellung von Systemen mit maßgeschneiderten Eigenschaften (z.B. dehnbare Halbleiter) und deren Verarbeitung zu funktionierenden Bauteilklassen. Besonderer Fokus liegt der Zusammenhang zwischen der molekularen Struktur von Verbindungen und ihren Eigenschaften auf molekularer Ebene sowie als Funktionsmaterial im System der Anwendung. English: In this module, students will be familiarized with the components used in the field of organic electronics (e.g. organic field-effect transistors OFETs) and their materials (e.g. polymer semiconductors). Selected classes of materials will be introduced (e.g. conjugated oligomers and polymers) and their synthesis, properties and applications (e.g. transistors for the detection of small molecules) will be discussed. The course provides an insight into the design of functional organic and polymeric materials for electronic applications, the production of systems with customized properties (e.g. stretchable semiconductors) and their processing into functional devices. Special focus is placed on the relationship between the molecular structure of compounds and their properties at the molecular level and as functional materials in the application system.
Leistungsnachweis:
Organic and polymeric materials for the electronics industry - Organic and polymeric materials for the electronics industry<ul><li>p1960-2023 - Organische und polymere Funktionsmaterialien für die Elektronikindustrie: Presentation</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Angewandte Polymerphysik (M-EXK6)
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.

TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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