Simon Stock, M. Sc.
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Technische Universität Hamburg
Elektrische Energietechnik
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg - Büro
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Gebäude HS36
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Tel: +49 40 42878 2378
Fax: +49 40 42878 2382 - simon.stock(at)tuhh.de
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- Jederzeit
Forschungsprojekte
Forschungsschwerpunkt
Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz
Publikationen
2022
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Interconnected network protection systems - the basis for the reliable and safe operation of distribution grids with a high penetration of renewable energies and electric vehicle
CIRED workshop on E-mobility and power distribution systems (2022)
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Interconnected network protection systems - the basis for the reliable and safe operation of distribution grids with a high penetration of renewable energies and electric vehicles
CIRED Porto workshop on E-mobility and power distribution systems (2022)
Verlags DOI -
Real-time inertia estimation in an inverter-dominated distribution grid using a physics-informed recurrent neural network
CIRED Porto workshop on E-mobility and power distribution systems (2022)
Verlags DOI -
Modelling the influence of virtual inertia in distribution systems on frequency stability
IEEE Power and Energy Student Summit 2022 and Power Electronics Student Summit (2022)
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Application of physics-based graph convolutional network in real-time state estimation of under-determined distribution grids
IEEE PES Innovataive Smart Grid Technologies Europe, ISGT Europe (2022)
Verlags DOI
2021
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A Modified Branch-Current Based Algorithm for Fast Low Voltage Distribution Grid State Estimation using Smart Meter Data
Von Komponenten bis zum Gesamtsystem fur die Energiewende (ETG-Kongress 2021)
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Applications of artificial intelligence in distribution power system operation
IEEE Access 9 : 150098-150119 (2021-11)
Open Access | Verlags DOI
Lehrveranstaltungen
WiSe 2022/23
SoSe 2022
WiSe 2021/22
SoSe 2021
WiSe 2020/21
SoSe 2020
Betreute Abschlussarbeiten (laufend)
Betreute Abschlussarbeiten (abgeschlossen)
2021
- Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
- Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
- Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
- Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
- Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
- Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.