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IEET > Staff > Research Assistants > Dr.-Ing. Jan-Peter Heckel

Dr.-Ing. Jan-Peter Heckel

Research Assistant

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Dr.-Ing. Jan-Peter Heckel
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
nach Vereinbarung (Terminabsprache per E-Mail)
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.009
Phone: +49 40 42878 2381
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Research Projects

VeN²uS
Networked grid protection systems - Adaptive and interconnected

VeN²uS

Networked grid protection systems - Adaptive and interconnected

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2024

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ResiliEntEE
Resilience of integrated energy systems with a high share of renewables

ResiliEntEE

Resilience of integrated energy systems with a high share of renewables

Hamburg University of Technology (TUHH); Duration: 2017 to 2021

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Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

2020

2019

Courses

Stud.IP
link to course in Stud.IP Studip_icon
Seminare.EIM: Seminar on Electromagnetic Compatibility and Electric Power Systems (Bachelor/Master-ET)
Semester:
WiSe 22/23
Course type:
Seminar
Lecturer:
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker, Dr. Anna Katharina Kirf, Kathleen Potzahr, Prof. Dr. sc. techn. Christian Schuster, Marwan Mostafa, M.Sc., Mirco Woidelko, M.Sc., M.A., Dr. Cheng Yang, Christoph Klie, M.Sc., Johannes Heise, M.Sc., Dr.-Ing. Jan-Peter Heckel, Simon Stock, M.Sc., Hanko Ipach, M.Sc., Robert Annuth, M.Sc., Béla Wiegel, M.Sc., Tom Steffen, M.Sc.
Description:
Due to the energy transition, an increasing number of renewable energy plants are installed and connected to the grid. Their integration into the existing grid structure leads to challenging problems, which need to be solved to keep the grid stable. In addition to the conventional methods, the increasing availability of computational power allows to explore more computationally expensive algorithms and techniques. Besides optimization algorithms, machine learning approaches have gained popularity in the field of power engineering. Machine learning is a very diverse approach also used in multiple other disciplines and can be tailored to solve various problems. It offers a broad variety of techniques, networks, and algorithms with multiple advantages. In this joint seminar, the different applications for optimization techniques and machine learning in electrical energy systems are presented and discussed. The Seminar is open for Bachelor and Master Students in the electrical engineering program of TUHH. PhD students from both Institutes present their current research, while Bachelor/Master students give presentations on topics related to either power technology or electromagnetic compatibility.
Area classification:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik (E)
Registered participants in Stud.IP: 33
Postings: 2
Documents: 4

Supervised Theses

ongoing
completed

2024

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

2023

  • Engemann, T. (2023). Nachbildung des Betriebsverhaltens einer Windkraftanlage in einer Laborumgebung.

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

  • Heunda, J. (2023). Dynamische Lastmodellierung zur adaptiven Schutzparametrierung in elektrischen Verteilnetzen.

  • Hube, P. (2023). Quantitative Bewertung des Mehrwerts einer adaptiven gegenüber einer konventionellen Netzschutzparametrierung.

  • Hube, P. (2023). Modellierung und Analyse des Kurzschlussverhaltens von Typ 4 umrichtergekoppelten Windkraftanlagen.

  • Kock am Brink, J. (2023). Vergleich von Spannungsstabilitätskennzahlen und deren Eignung als Resilienzindex.

  • Stoffregen, J. F. (2023). Implementierung und Simulation eines Testnetzes für die Mehrwertbetrachtung eines adaptiven Netzschutzes.

2022

  • Hillebrecht, T. (2022). Entwicklung und Implementierung eines Verfahrens zur Online-Detektion von Spannungsin-stabilitäten in gekoppelten Energiesystemen.

  • Schill, G. (2022). Untersuchung von Störungskaskaden in sektorengekoppelten Energiesystemen mittels einer Resilienzkennzahl.

2021

  • Ducci, D. (2021). Untersuchung der Bereitstellung von Regelleistung durch virtuelle Kraftwerke in sektorengekoppelten Energiesystemen.

  • Gomez Anccas, E. D. (2021). Entwicklung einer Methodik zur quantitativen Untersuchung und Bewertung dynamischer Interaktionen in gekoppelten Energiesystemen.

2020

  • Dressel, M. (2020). Untersuchung von spannungsstabilitätsbedingten Resilienzveränderungen im norddeutschen Energiesystem.

  • Gomez Anccas, E. D. (2020). Entwicklung eines Testmodells zur Untersuchung dynamischer Interaktionen in gekoppelten Energiesystemen.

  • Luo, K. (2020). Untersuchung der Auswirkungen des Netzentwicklungsplans 2025 auf die Netztopologie in Norddeutschland.

2019

  • Bredenberg, H. (2019). Optimierungssystem zur Netzplanung für die Mittelspannungsebene unter Berücksichtigung möglicher Entwicklungsszenarien.

  • Faili, Z. (2019). Analysis of the Voltage Stability in the Northern German Electrical Grid with Dynamic Simulation.

  • Häbel, I. (2019). Aggregation von Netzdaten für die numerisch effiziente Simulation gekoppelter Energiesysteme.

  • Krupp, M. (2019). Entwicklung und Integration eines Simulationsmodells für vermaschte Mehrpunkt-HGÜ-Systeme im Rahmen der Power System Toolbox.

2018

  • Dressel, M. (2018). Entwicklung und Integration eines Testnetzes zur Nachbildung des elektrischen Energiesystems von Nordeutschland für die Simuation energietechnischer Szenarien.

TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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