Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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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
Exercise: Electrical Engineering II
Untertitel:
Module: Electrical Engineering II (GES)
Semester:
SoSe 21
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv748_S21
DozentIn:
Prof. Dr. Manfred Kasper, Prof. Dr. Thomas Kusserow, Dr. Davood Babazadeh, Simon Stock, M.Sc., Tom Steffen, M.Sc.
Beschreibung:
<p>The exercise sessions serve to deepen the understanding of the concepts of the lecture.</p>
Voraussetzungen:
Content of the Lecture \"Electrical Engineering I (Elektrotechnik I)\
Leistungsnachweis:
Written exam
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mikrosystemtechnik (E-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 43
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 4

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.