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
Algorithmische Algebra (GÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Algorithmische Algebra
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv423_w23
DozentIn:
Prashant Batra
Beschreibung:

 Erweiterter Euklidscher Algorithmus, Lösen der Bezout-Gleichung

Teilen mit Rest in Ringen

Schnelle Rechenalgorithmen (Konversion in Zahlformate, Schnelle Multiplikationen)

Diskrete Fourier-Transformation in Ringe

Rechnen mit modularen Resten, Lösen von Restsystemen (Chinesischer Restsatz), Lösbarkeit ganzzahliger 'Gleichungssysteme

Linearisierung polynomialer Gleichungen - Matrizenansatz

Sylvester-Matrix, Elimination

Elimination in Ringen, Elimination mehrer Veränderlicher

Buchberger-Algorithmus, Gröbner-Basis

Minkowskischer Gitterpunktsatz und Ganzzahlige Optimierung

LLL-Algorithmus zum Auffinden 'kurzer' Vektoren in polynomialer Zeit







Leistungsnachweis:
616 - Algorithmische Algebra<ul><li>616 - Algorithmische Algebra: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Data Engineering (E-19)
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.