Robert Annuth

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Robert Annuth M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.005
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Forschungsprojekt

SuSy
Sustainable DC-Systems - Gleichstrom-Energieversorgung auf Schiffen

SuSy

Sustainable DC-Systems - Gleichstrom-Energieversorgung auf Schiffen

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
link to course in Stud.IP Studip_icon
Machine Learning in Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering (VL)
Subtitle:
This course is part of the module: Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology
Semester:
SoSe 24
Course type:
Lecture
Course number:
lv3006_s24
Lecturer:
Prof. Dr. sc. techn. Christian Schuster, Dr. Cheng Yang
Description:

Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering dealswith design, simulation, measurement, and certification of electronic andelectric components and systems in such a way that their operation is safe,reliable, and efficient in any possible application. Safety is herebyunderstood as safe with respect to parasitic effects of electromagnetic fieldson humans as well as on the operation of other components and systems nearby.Examples for components and systems range from the wiring in aircraft and shipsto high-speed interconnects in server systems and wirless interfaces for brainimplants. In this part of the course we will give an introduction to thephysical basics of EMC engineering and then show how methods of MachineLearning (ML) can be applied to expand todays physcis-based approaches in EMCEngineering.

Performance accreditation:
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 credit points:
1
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Theoretische Elektrotechnik (E-18)
Registered participants in Stud.IP: 2

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2024

  • Görner, T. (2024). Vergleich der Effizienz von Windparks mit AC- und DC-Sammelnetzen.

beendete

2024

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

2023

  • Görner, T. (2023). Ermittlung der Stabilitätsgrenzen von DC-Microgrids und Validierung durch transiente Simulationen.

  • Langendörfer, T. (2023). Entwicklung eines Konzepts zur Auswahl von Netzstrukturen und Regelkonzepten für DC-Microgrids.

  • Rudolf, D. (2023). Optimierung der Energieeffizienz in DC-Microgrids: Eine Untersuchung der Rolle von DC-DC Wandlern.

  • Wichmann, A. (2023). Entwicklung eines Konzeptes zur datenbasierten Ermittlung des Alterungszustandes von Fahrzeugbatterien.

  • Winkel, J. (2023). Configurable gate driver circuits for IGBT based inverters with adjustable piecewise voltage and current gradient for industrial application.

2022

  • Nußbaum, F. (2022). Untersuchung der Systemstabilität von maritimen DC-Micro Grids durch Betrachtung von Lastflüssen und möglichen Fehlerfällen.

  • Nußbaum, F. (2022). Optimierung von Betriebszuständen und Spannungsregelung eines DC-Microgrids durch Reinforcement Learning.

  • Winter, K. (2022). Entwicklung eines verteilten Messsystems zur frequenzabhängigen Netzimpedanzbestimmung über einen breiten Frequenzbereich bis 500 kHz.