Institut für Elektrische Energietechnik
Institut für Elektrische Energietechnik
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Kontakt
Tom Steffen, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
- Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
Nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C2 1.006
Tel: +49 40 42878 2734
E-Mail:
tom.steffen@tuhh.de
Forschungsprojekte
EffiziEntEE
Effiziente Einbindung hoher Anteile Erneuerbarer Energien in technisch-wirtschaftlich integrierte Energiesysteme
CyEntEE
I³-Lab Cyber Physical Energy Systems – Sustainability, Resilience and Economics
Publikationen
TUHH Open Research (TORE)
2023
-
Co-Simulation of a cellular energy system
Energies 16 (17): 6150 (2023-08-24)
Open Access | Verlags DOI -
Investigation of seasonal congestion situations in modern rural integrated distribution grids
17th International Conference on Energy Economics and Technology (ENERDAY 2023)
-
Towards a more comprehensive open-source model for interdisciplinary smart integrated energy systems
11th Workshop on Modelling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems (MSCPES 2023)
Verlags DOI
2022
-
Voltage Stability Risks Caused by Dynamic Interactions in Integrated Energy Systems
CIGRE 2022 Paris Session
-
Generation of realistic smart meter data from prosumers for future energy system senarios
10th Conference on Sustainable Energy Supply and Energy Storage Systems (NEIS 2022): (2022)
-
Interference of Household Devices on Broadband Power Line Communication in German Smart Grids
7th IEEE International Energy Conference (ENERGYCON 2022)
Verlags DOI
2021
-
Holistic simulation approach for optimal operation of smart integrated energy systems under consideration of resilience, economics and sustainability
Infrastructures 6 (11): 150 (2021-10-23)
Open Access | Verlags DOI
Lehrveranstaltungen
Stud.IP
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Betreute Abschlussarbeiten
laufende
2024
- Gerstein, Manuel (2024). Analyse und Bewertung der Netzkapazität von Niederspannungsnetzen gegenüber hohen Durchdringungen an elektrischen Wärmepumpen und Elektroautos (extern).
- Malpricht, Marlin (2024). Entwicklung und Simulation eines kurativen Engpassmanagements für zellulare Verteilnetze und Bewertung potentieller Vorteile bei Kooperation von Übertragungs- und Verteilnetzbetreibern.
2023
- Mülke, Luca (2023). Verbesserung von verteilten Kurzfrist-Netzzustandsprognosen mit maschinellem Lernen für kuratives Engpassmanagement in zukünftigen modernen sektorgekoppelten Niederspannungsnetzen.
beendete
2024
- Ahrens, Daniel (2024). Entwicklung und Bewertung von Sensitivitätsanalysen innerhalb zellularer Niederspannungsnetze für ein zukünftiges Engpassmanagement nach EnWG §14a.
2023
- Buse, Alexander (2023). Entwicklung und Simulation eines kurativen Engpassmanagements für Niederspannungszellen innerhalb eines zellularen Energiesystems.
- Merling, Stefan (2023). Analyse und Bewertung von Energieangeboten in zellular betriebenen Niederspannungsnetzen mit lokalem Markt.
2022
- Fahrenkrug, Finn (2022). Entwicklung und Verifikation eines thermisch-elektrischen Leitungsmodells für das Engpassmanagement im elektrischen Verteilnetz.
- Hoegel, N. (2022). Untersuchung und Bewertung von Netzzustandschätzung und -Prognosen unter Berücksichtigung von Fehlerszenarien bezüglich der Informations- und Kommunikationstechnik.
- Hoegel, N. (2022). Entwicklung und Simulation eines verteilten Netzzustandsprognoseverfahrens für zellulare elektrische Energiesysteme. [pdf]
- Rogoll, H. (2022). Entwicklung und Simulation von sozialen Beziehungen benachbarter Zellen zur Eigenverbrauchsoptimierung innerhalb eines zellularen Energiesystems mittels eines Multiagentensystem. [pdf]
- Westphal, J. (2022). Implementierung und Bewertung einer Co-Simulation mit der Plattform Mosaik zur Kopp-lung von Modelica mit einem in Python implementierten Optimierungsalgorithmus.
2021
- Luo, K. (2021). Entwicklung und Simulation eines Wechselrichtermodells für die Stabilitätsuntersuchung im winkelgeregelten Betrieb zukünftiger Stromnetze.
- Schenk, C. (2021). Entwicklung und Optimierung der Beschaffungsstrategie für abzuregelnde Energie im Redispatch 2.0-Kontext basierend auf einer Vorhersagbarkeitsanalyse von Netzengpässen.
