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
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[Lecture & Exercise] Electrical Engineering I (GES)
Semester:
unlimited
Course style:
Lecture; Exercise
Course type:
Lecture
Lecturer:
Dr. Cheng Yang, Prof. Dr. sc. techn. Christian Schuster, Anton Ulrich Geläschus, M. Sc, M. Sc Jonas David Rieseler, Prof. Dr. Andreas Bahr, Dr.-Ing. Alexander Engeln
Description:

- Basics of Resistive Circuits
- Simplifying Resistive Circuits
- Network Analysis
- The Electrostatic Field
- Stationary Currents in Conductive Media
- Electrostatic Field in Non-Conductive Media
- Static Magnetic Field
- Induction and Time-Dependent Fields

- M. Kasper, Lecture Notes Electrical Engineering Fundamentals 1, 2013
- A. R. Hambley: Electrical Engineering, Principles and Applications, Pearson Education, 2008
- P. M. Fishbane: Physics for Scientists and Engineers, Prentice Hall, 1996
- M. Albach: Grundlagen der Elektrotechnik 1, Pearson Education, 2004
- F. Moeller, H. Frohne, K.H. Löcherer, H. Müller: Grundlagen der Elektrotechnik, Teubner, 2005

Area classification:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
ECTS credit points:
6
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Theoretische Elektrotechnik (E-18)
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Documents: 149

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.