Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2378
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Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

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

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Smart-Grid-Technologien
Untertitel:
Modul: Smart-Grid-Technologien
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2706_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker, Dr. Davood Babazadeh, Anna-Lena Steen, M.Sc., Marwan Mostafa, M.Sc., Tom Steffen, M.Sc., Dr.-Ing. Payam Teimourzadeh Baboli
Beschreibung:

Introduction to Smart Grids

  • Intelligent Distribution Grids
  • Paradigm shifts: Digitalization & Sustainability 

Emerging technologies in distribution grids 

  • Distributed Energy Resource (DER) 
  • Battery Energy Storage (BES) technologies 
  • Sector-coupling & EV/V2G
  • Microgrids, Inverter-based Systems 
  • Modelling and control of PV & BESS 

Distribution grid management & analysis 

  • Distribution grid structure (Hamburg example)
  • Distribution grid management and operation architecture and functions 
    • Fault Detection, Isolation & Restoration 
    • Self-Healing in distribution systems
    • Volt-Var Optimization 
    • Distribution Load Flow
  • Demand Side Management & Demand Response 
  • Lab exercise (Smart Grid Operation)

Computational intelligence and optimization techniques in Smart Grids 

  • Computational challenges in Smart grid
  • Heuristic & Analytic Optimization Methods 
  • Intelligent Systems (Expert Systems, ML/AL) 
  • Applications (optimal load flow, reactive capacitor placement)
  • Lab exercise (optimization formulation) 

ICT Technologies for Smart Grids

  • Advanced Metering Technologies: Smart Meters, RTU, PMU  
  • Automation and Communication standards in Distribution grids
  • Interoperability in Smart grids ( Smart Grid Architecture Model)
  • Cyber security

Practical lesson-learned: Stromnetz Hamburg (SNH) perspective

  • Definition of Smart Grid and its requirements from industry view 
  • Grid digitalization - examples of industrial projects 
  • Flexible load management 
  • Electromobility & transportation sector integration

Study visits:

  • Digital Substation in Harburg 
  • Electric Bus charging station  
  • Stromnetz Hamburg Control Center
Voraussetzungen:
Fundamentals of Electrical Engineering, Introduction to Control Systems, Mathematics I, II, III Electrical Power Systems I
Leistungsnachweis:
Project, Report, Assignments, Presentations
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Elektrische Energietechnik (E-6)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 22
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 17
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 40

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

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.