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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

zur Projektseite
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
Advanced Topics in Management, Organization, and Human Resource Management (SE)
Untertitel:
This course is part of the module: Advanced Topics in Management, Organization, and Human Resource Management, Management, Organization and Human Resource Management
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv111_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Christian Ringle, Janna Ehrlich
Beschreibung:

This course focuses on multinational firms and advanced issues of management, organizations, and human resource management. The students learn about the process and structure of a scientific article and deepen their knowledge while working in groupds. Selected topics focus, for example, on:

  • Human Resource Management: aging workforce, e-human resource management, generation X, Y, Z, human resource metrics/ analytics, recruitment/ selection/ hiring
  • Organisation: employee voice, exploration/ exploitation, networks, organisational identity, trust measurement
  • Management: change management, corporate social responsibility, firm performance measurement, gender, innovation management
Leistungsnachweis:
615 - Management, Organization and Human Resource Management<ul><li>615 - Management, Organization and Human Resource Management: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>616 - Management, Organization and Human Resource Management<ul><li>615 - Management, Organization and Human Resource Management: schriftliche Ausarbeitung</li><li>815 - Management, Organization and Human Resource Management - Presentation: Presentation</li></ul><br>m543-2021 - Advanced Topics in Management, Organization, and Human Resource Management<ul><li>815 - Management, Organization and Human Resource Management - Presentation: Presentation</li><li>p40-2021 - Advanced Topics in Management, Organization, and Human Resource Management: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>m543-2022 - Advanced Topics in Management, Organization, and Human Resource Management<ul><li>815 - Management, Organization and Human Resource Management - Presentation: Presentation</li><li>p40-2022 - Advanced Topics in Management, Organization, and Human Resource Management: Subject theoretical and practical work</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Management and Decision Sciences [MDS] (W-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 30
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 3
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 35

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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