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
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Supply Chain Management (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Supply Chain Management
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1218_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Christian Thies, Francisco Encina Mansilla, Akin Ögrük
Beschreibung:
  • Vermittlung eines tiefgreifenden Verständnisses von Logistik und Supply Chain Management 
  • Vermittlung umfassender theoretischer Ansätze und Methoden in der Logistik und im Supply Chain Management; Übertragung der analysierten Konzepte auf Praxisbeispiele
  • Ausarbeitung und kritische Diskussion unterschiedlicher Supply Chain Konfigurationen sowie strategischer Supply Chain Ansätze (z.B. Effizienz vs. Reaktionsfähigkeit)
  • Einführung in die Managementprozesse des SCOR-Modells; Vermittlung von Konzepten der Bereiche Planung, Beschaffung/Einkauf und Distribution
  • Vermittlung von Grundlagen des Supply Chain Risikomanagements; Übertragung der Konzepte auf Praxisbeispiele 
  • Einführung in die digitale Transformation; Identifikation von Trends und Strategien in der Logistik und Supply Chain Management; Ableitung von Chancen der digitalen Transformation in der Logistik und Supply Chain Management
  • Einführung in die Datenanalyse und -visualisierung mithilfe eines Tools; Anwenden der Kenntnisse auf Themengebiete in der Logistik und Supply Chain Management; Aufbereitung der Ergebnisse mit Hilfe moderner Präsentationsmedien


Leistungsnachweis:
630 - Supply Chain Management<ul><li>630 - Supply Chain Management: Klausur schriftlich</li></ul><br>m996 - Supply Chain Management<ul><li>p465 - Supply Chain Management: Klausur schriftlich</li><li>vl282 - Freiwillige Studienleistung Supply Chain Management - Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Logistik und Unternehmensführung (W-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 30
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 28

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.