Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Gebäude HS22a, Raum 2.002
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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
Nachhaltiges Bauen (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Umweltgerechtes Bauen
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2463_s24
DozentIn:
unbekannte Lehrperson
Beschreibung:
  • Baustoffe und Ressourcenmanagement und ihre Bedeutung für Infrastruktur und Umweltprojekte
  • Werkstoffliche Grundlagen der Bau-Werkstoffe aus erneuerbaren Ressourcen
  • Umweltwirkungen der Produktion und Anwendung von Baustoffen
  • Methoden der Bewertung von Umweltwirkungen
  • Potentiale der Bauwerkstoffe für nachhaltiges Bauen
  • Energie- und klimaoptimiertes Planen und Bauen
  • Lebenszyklusbetrachtung (Planung, Ausführung, Betrieb/Nutzung, Rückbau)
  • Bauökologische Aspekte bei Sanierungen
  • Einblick in Zertifizierungssysteme und Bewertungsmethoden für ökologische bzw. nachhaltige Gebäude

Leistungsnachweis:
m1628 - Umweltgerechtes Bauen<ul><li>p1573 - Umweltgerechtes Bauen: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Baustoffe, Bauphysik und Bauchemie (B-3)
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.