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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Mirco Fabian Woidelko, M.Sc., M.A.

Mirco Fabian Woidelko

M.Sc., M.A.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Mirco Woidelko, M.Sc., M.A.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C2 1.013
Tel: +49 40 42878 4093
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Forschungsprojekt

DisrupSys
Disruptive Funktionen und Technologie für den winkelbasierten Verbundnetzbetrieb in Umrichter dominierten Energiesystemen mit überwiegend regenerativer Einspeisung

DisrupSys

Disruptive Funktionen und Technologie für den winkelbasierten Verbundnetzbetrieb in Umrichter dominierten Energiesystemen mit überwiegend regenerativer Einspeisung

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

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Seminare.EIM: Seminar on Electromagnetic Compatibility and Electric Power Systems (Bachelor/Master-ET)
Semester:
WiSe 22/23
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
DozentIn:
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.
Beschreibung:
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.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik (E)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 33
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 4

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2023

  • Babendererde, A. (2023). Regelung eines Umrichters zum Anschluss eines Wasserstoffspeicherkraftwerks an die Höchstspannungsebene.

2022

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

  • Lindner, J. (2022). Primärregelungskonzepte für einen Batteriepufferspeicher eines Wasserstoffspeicherkraftwerkes.

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

TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
Weiterführende Links
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