Dr.-Ing. Jan-Peter Heckel

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Dr.-Ing. Jan-Peter Heckel
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Forschungsprojekte

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

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

ResiliEntEE
Resilienz gekoppelter Energienetze mit hohem Anteil Erneuerbarer Energien

ResiliEntEE

Resilienz gekoppelter Energienetze mit hohem Anteil Erneuerbarer Energien

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2017 bis 2021

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

2021

2020

2019

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Machine Learning Applications in Electric Power Systems (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3008_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker, Dr. Davood Babazadeh, Simon Stock, M.Sc.
Beschreibung:

This part of the course focuses on how to utilize ML methods to model and operate electric power systems. Electric power systems consist of generation units such as PV, loads or consumers and the grid that connects those actors and supports to transport energy. This part of the course helps to understand the data-driven modelling of generation units (e.g. PV & fuel cells), modelling of load behavior, and to formulate and solve a state estimation problem for distribution grids using neural networks.

This part of the course includes lectures to introduce the basics that are followed by practical examples and coding.

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:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: E-6 Elektrische Energietechnik
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 3

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2024

  • Mahdizadah, B. (2024). Untersuchung des Kurschlussstromverhaltens in zukünftigen Elektroenergienetzen.

beendete

2024

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

  • Kumar, Melvin (2024). Automatische Erstellung von Simulationsmodellen für die Untersuchung der Auswirkung einer Netzaggregation auf die Kurschlusseigenschaften eines Netzes.

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.