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
CAPE bei Energieprojekten (PK)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Modellierung und technische Auslegung von Bioraffinerieprozessen
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
sonstige (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv22_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt
Beschreibung:
  • CAPE = Computer-Aided-Project-Engineering
  • EINFÜHRUNG IN DIE THEORIE
    • Klassen von Simulationsprogrammen
    • Sequentiell-modularer Ansatz
    • Gleichungsorientierter Ansatz
    • Simultan-modularer Ansatz
    • Allgemeine Vorgehensweise bei der Bearbeitung von Modellierungsaufgaben
    • Spezielle Vorgehensweise zur Lösung von Modellen mit Rückführungen
  • COMPUTER-ÜBUNGEN zu erneuerbaren Energieprojekten MIT ASPEN PLUS® UND ASPEN CUSTOM MODELER®
    • Anwendungsbereich, Potential und Grenzen von Aspen Plus® und Aspen Custom Modeler®
    • Benutzung der integrierten Datenbanken für Stoffdaten
    • Methoden zur Abschätzung nicht vorhandener physikalischer Stoffdaten
    • Benutzung der Modellbibliotheken und Prozesssynthese
    • Anwendung von Design-Spezifikationen und Sensitivitätsanalysen
    • Lösung von Optimierungsproblemen

Innerhalb des Seminars werden die verschiedenen Aufgabenstellungen aktiv diskutiert und auf verschiedene Anwendungsfälle angewandt.

Leistungsnachweis:
710 - Modellierung und technische Auslegung von Bioraffinerieprozessen<ul><li>710 - Modellierung und technische Auslegung von Bioraffinerieprozessen: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Umwelttechnik u. Energiewirtschaft (V-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 16
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 17

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.