Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
Forschungsprojekt in der Verfahrenstechnik (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Forschungsprojekt Verfahrenstechnik
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1051_w23
DozentIn:
unbekannte Lehrperson
Beschreibung:

Bearbeitung aktueller Forschungsthemen der gewählten Vertiefungsrichtung.

Forschungsprojekte können an den Instituten der Verfahrenstechnik, in der Industrie oder im Ausland durchgeführt werden. Es ist immer eine Hochschullehrerin oder ein Hochschullehrer des Studiendekanats Verfahrenstechnik als Betreuer erforderlich, der vor Beginn des Forschungsprojektes festgelegt werden muss.

Leistungsnachweis:
680 - Forschungsprojekt Verfahrenstechnik<ul><li>680 - Forschungsprojekt Verfahrenstechnik: Studienarbeit</li></ul><br>m905 - Forschungsprojekt Verfahrenstechnik<ul><li>p336 - Forschungsprojekt Verfahrenstechnik: Studienarbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Studiendekanat Verfahrenstechnik (V)
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.