Christina Eckel

M.Sc.
Research Assistant

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Christina Eckel, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Research Project

Stability and Grid Control in Transmission Systems with inverter-coupled resources

Stability and Grid Control in Transmission Systems with inverter-coupled resources

Hamburg University of Technology (TUHH); Duration: 2021 to 2025

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3004_s24
DozentIn:
Prof. Dr. sc. techn. Christian Schuster, Prof. Dr.-Ing. Christian Becker, Prof. Dr. Alexander Kölpin, Gerhard Bauch, Dr. Maximilian Stark, Dr. Davood Babazadeh, Dr. Cheng Yang, PD Dr.-Ing. habil. Rainer Grünheid, Simon Stock, M.Sc.
Beschreibung:
This master course, a collaborative effort between the Institute of Communications, the Institute for High-Frequency Engineering, the Institute for Power Systems, and the Institute for Theoretical Electrical Engineering, is designed to unveil the synergies between machine learning and our respective fields of expertise. In an age defined by rapid technological advancement, machine learning stands as a catalyst for innovation, offering transformative possibilities across diverse sectors. From optimizing communication systems to enhancing power grid efficiency, and from refining signal processing techniques to enabling autonomous systems, the integration of machine learning techniques holds immense promise for addressing contemporary challenges. Throughout this course, we will delve into the theoretical underpinnings, practical methodologies, and tangible applications of neural networks and machine learning algorithms. By delving into algorithmic design, data analysis, and optimization techniques, we aim to equip you with the skills and insights needed to navigate the complexities of modern engineering landscapes.
Leistungsnachweis:
m1785-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology<ul><li>p1778-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Nachrichtentechnik (E-8)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 102
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1

Supervised Theses

ongoing

2024

  • Bahe, B. (2024). Nichtlineare Stabilitätsuntersuchungen in einem leistungselektronisch dominierten elektrischen Energiesystem.

  • Boehm, E. (2024). Einfluss des Netzäquivalents auf die Stabilität eines Netzes mit netzbildenden und netzfolgenden Umrichtern.

  • Rüter, C. (2024). Einfluss der Netzstärke auf die Kleinsignalstabilität netzbildender Umrichter mit virtueller Oszillator-Regelung.

completed

2024

  • Helmich, L. M. (2024). Entwicklung und Simulation eines Effektivwertmodells für STATCOM-Anlagen mit neuartigen Regelstrategien für Pendeldämpfungen in PowerFactory.

  • Schultheiß, J. (2024). Impedanzbasierte Stabilitätsanalyse zur Bewertung der Stabilitätsgrenzen von DC- und AC-Netzen.

2023

  • Chouiter, B. (2023). Dynamic Phasor Modelling and Comparison to Classical EMT Models.

  • Helmich, L. M. (2023). Entwicklung und Simulation einer Regelstrategie für die Pendeldämpfung durch STATCOM-Geräte.

  • Kamma, J. (2023). Umrichtermodellierung zur Repräsentation von Interaktionen im Sinne der Converter-Driven Stability.

  • Mißfeldt, C. (2023). Einfluss von Zeitverzögerungen auf die Converter-Driven Stability.

  • Rosenau, Y. (2023). Einfluss netzbildender Umrichter-Regelungsstrukturen auf die "Converter-Driven Stability".

2022

  • Kumar, M. (2022). Modellierung und Vergleich des Frequenzverhaltens dezentraler Anlagen mit netzbildenden Eigenschaften oder beigestellter Schwungmasse.

  • Lim, I. (2022). Modelling and Integration of a Hydrogen Storage Power Plant in the 10-Machine New-England Power System.

  • Rieckborn, N. (2022). Modellierung des Umwandlungsprozesses eines Wasserstoffspeicherkraftwerks.