Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
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Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II (VL)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Lecture
Course number:
lv788_w23
Lecturer:
Prof. Dr. Alexander Kölpin, M. Sc Marvin Wenzel, Bartosz Tegowski, Georg Frederik Riemschneider, Claudia Bredehöft, M. Sc Nico Weiß, Eva-Julia Böhler-Gödicke
Description:

- Frequenzvervielfacher: Harmonische Balance, Rauschen in nichtlinearen Schaltungen; Speicherdiode, FET; Schaltungssynthese, Großsignal-, Rausch- und Stabilitätsanalyse

- Rauscharmer Verstärker im Schaltungsentwurf: Stabilität und Stabilitätskreise, Gewinn und Gewinnkreise, Rauschen, Rauschzahl und Rauschzahlkreise

- Mischer, Oszillator: Messtechnik (Netzwerkanalysator, Spektrumanalysator, Frequenzgenerator)


Performance accreditation:
610 - Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II<ul><li>610 - Hochfrequenzbauelemente und -schaltungen II: mündlich</li><li>880 - Verpflichtende Studienleistung Praktikum Mikrowellenschaltungsentwurf: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS credit points:
1
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Hochfrequenztechnik (E-3)
Registered participants in Stud.IP: 34
Documents: 12

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.