Simon Stock

M.Sc.
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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
Seminare.EIM: From non-classical quantum phenomena to quantum computing (CSBS, IIWBS, TMBS, CSMS, IIWMS)
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
DozentIn:
Dr. Anna Katharina Kirf, Prof. Dr. Martin Kliesch
Beschreibung:
There are many phenomena in quantum physics that cannot be explained with a classical understanding of Nature. These phenomena can be exploited to develop novel, powerful quantum information processing methods, which include the development of quantum computers. They can be used to run quantum algorithms with which one can efficiently solve problems that seem intractable with usual computation. Quantum computation has many potential applications, e.g., in material science, quantum chemistry, and combinatorial optimization. In this course, we aim to develop a deeper understanding of quantum phenomena. In order to do so, we start with some basics from classical probability and information theory. Then, we first see some non-classical phenomena, such as the no-cloning theorem (quantum information cannot be copied) and entanglement, to name just two basic examples. Potential topics for the end of the course are selected quantum algorithms, examples from quantum communication, and quantum error correction. This course has an emphasis on conceptual aspects of the topic, and we try to avoid technical discussions. Nevertheless, a solid mathematical understanding is required. The first part of the seminar requires no prior knowledge of quantum mechanics, which can be obtained in the course `Introduction to Quantum Computing' in parallel.
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: 7
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 9

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.