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
TeachING Appetizer: 90 min Veranstaltung für alle Lehrenden
Untertitel:
… kurz & knackig – unsere Kostprobe für alle Lehrenden!
Semester:
unbegrenzt
Veranstaltungstyp:
sonstige (Lehre)
DozentIn:
Jenny Alice Rohde, Katrin Billerbeck, Dr. Andrea Brose, Ulrike Bulmann, Dr. Dorothea Ellinger, Marisa Hammer, M.A., Prof. Christian Kautz, Ph.D., Dipl.-Min. Lennart Osterhus, Dipl.-Ing. Uta Riedel, Dipl.-Ing. Siska Simon, Stephanie Wichmann
Beschreibung:
- für Professor/innen, Oberingenieure/-innen, Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen, Lehrbeauftragte & Tutor/-innen der TUHH - 90 minütige Veranstaltung - Teilnahme ist spontan und ohne Anmeldung über den Zoom Link in diesem Raum möglich - Homepage zur Veranstaltung: https://www2.tuhh.de/zll/teaching-appetizer/ - I3ProTeachING Teilnehmende, die sich den TeachING Appetizer anrechnen lassen möchten, schreiben der TeachING Appetizer Leitung bitte per Privat-Chat, dass ihre Teilnahme dokumentiert werden soll.
TeilnehmerInnen:
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Voraussetzungen:
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Lernorganisation:
...
Leistungsnachweis:
....
Sonstiges:
......
ECTS-Kreditpunkte:
Anrechnung in I³ProTeachING
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: ZB Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 125
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 30

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.