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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

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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
Hafenlogistik (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Hafenlogistik
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv686_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Carlos Jahn, M.Sc Ole Grasse, M. Sc Svenja Koch
Beschreibung:

Hafenlogistikbeschäftigt sich mit der Planung, Steuerung, Durchführung und Kontrolle von Materialflüssenund den dazugehörigen Informationsflüssen im System Hafen und seinenSchnittstellen zu zahlreichen Akteuren innerhalb und außerhalb desHafengeländes.

Dieaußerordentliche Rolle des Seeverkehrs für den internationalen Handel erfordertsehr leistungsfähige Häfen. Diese müssen zahlreichen Anforderungen in PunktenWirtschaftlichkeit, Geschwindigkeit, Sicherheit und Umwelt genügen. Vor diesemHintergrund beschäftigt sich die Vorlesung Hafenlogistik mit der Planung,Steuerung, Durchführung und Kontrolle von Materialflüssen und den dazugehörigenInformationsflüssen im System Hafen und seinen Schnittstellen zu zahlreichenAkteuren innerhalb und außerhalb des Hafengeländes. Die VeranstaltungHafenlogistik zielt darauf ab, Verständnis über Strukturen und Prozesse inHäfen zu vermitteln. Schwerpunktmäßig werden unterschiedliche Typen vonTerminals, ihre charakteristischen Layouts und das eingesetzte technischeEquipment und die voranschreitende Digitalisierung sowie das Zusammenspiel derbeteiligten Akteure thematisiert.

Außerdem werdenregelmäßig renommierte Gastredner aus der Wissenschaft und Praxis eingeladen,um einige vorlesungsrelevante Themen aus alternativen Blickwinkeln zubeleuchten.

FolgendeInhalte werden in der Veranstaltung vermittelt:

  •   Vermittlung von Strukturen und Prozessen imHafen
  •   Planung, Steuerung, Durchführung undKontrolle von Material- und Informationsflüssen im Hafen
  •   Grundlagen unterschiedlicher Terminals,charakteristischer Layouts und des eingesetzten technischen Equipments
  •   Bearbeitung vonaktuellen Fragenstellungen der Hafenlogistik  
Leistungsnachweis:
605 - Hafenlogistik<ul><li>605 - Hafenlogistik: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1133 - Hafenlogistik<ul><li>p795 - Hafenlogistik: Klausur schriftlich</li><li>vl275 - Freiwillige Studienleistung Hafenlogistik - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Maritime Logistik (W-12)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 39
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 10

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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