Christina Eckel

M.Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin

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Christina Eckel, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2377
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Forschungsprojekt

Stabilität und Netzregelung in Übertragungsnetzen mit leistungselektronisch gekoppelten Betriebsmitteln

Stabilität und Netzregelung in Übertragungsnetzen mit leistungselektronisch gekoppelten Betriebsmitteln

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2021 bis 2025

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
GPU Architectures and Programming
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3039_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Sohan Lal
Beschreibung:
In this module, you will study the architecture and programming of GPUs. Please find below a brief outline of the lectures: - Review of computer architecture basics - measuring performance, benchmarks, five-stage RISC pipeline, caches - GPU basics - the evolution of GPU computing, a high-level overview of a GPU architecture - GPU programming with CUDA - program structure, CUDA threads organization, warp/thread-block scheduling - GPU (micro) architecture - streaming multiprocessors, single instruction multiple threads (SIMT) core design, tensor cores for deep learning, RT cores for ray tracing, mixed-precision support - GPU memory hierarchy - banked register file and operand collectors, shared memory, GPU caches (differences w.r.t. CPU caches), global memory - Branch and memory divergence - branch handling, stack-based reconvergence, memory coalescing, coalescer design - Barriers and synchronization - Temporal and spatial locality exploitation challenges in GPU caches - Global memory- high throughput requirements, GDDR/HBM, memory bandwidth optimization techniques - GPU research issues - performance bottlenecks, GPU power modeling, high-power consumption/energy efficiency, GPU security - Application case study - deep learning - Cycle-accurate simulators for GPUs In addition to lectures, a semester-long problem-based project will augment the learning in the lectures. Several topics related to GPUs will be proposed. You are required to choose a topic and work on it. It is possible to work in groups. There will be (bi-) weekly meetings to discuss progress and problems. In addition to the semester-long project, there will be assignments to teach CUDA programming. Course Evaluation: Oral examination Duration: 30 minutes
Voraussetzungen:
- Basic course on computer architecture and C/C++ programming
Lernorganisation:
- Weekly lecture - Weekly lab
Leistungsnachweis:
Oral exam + Lab assignments
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Massively Parallel Systems (E-EXK5)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 82
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

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.

beendete

2024

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

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

  • 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.