Institut für Elektroenergiesysteme und Hochspannungstechnik

Institut für Elektroenergiesysteme und Hochspannungstechnik

IEH (Institut für Elektroenergiesysteme und Hochspannungstechnik)

M.Sc. Steven de Jongh

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Sprechstunden:
nach Vereinbarung
Raum: 310
Tel.: +49 721 608-43065
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Aufgabengebiete

Forschungsgebiet: „Maschinelles Lernen in Elektroenergiesystemen“

Zu vergebende Arbeiten
Titel	Forschungsthema	Betreuer	Bearbeiter
Zustandsschätzung in elektrischen Verteilnetzen		Steven de Jongh, M.Sc.
Uncertainty Quantification using Bayesian Inference for Stochastic Programming in Electrical Grids		Steven de Jongh M.Sc., Felicitas Müller M.Sc.

Laufende Arbeiten
Titel	Forschungsthema	Betreuer	Bearbeiter
Implementierung und Vergleich von Modellierungsmethoden für Gasverteilnetze		Felicitas Müller M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Victor Weise
Deep Reinforcement Learning zur Netzspeicheroptimierung		Steven de Jongh M.Sc.	David Freund
Lastflussuntersuchungen unter Berücksichtigung verschiedener Netzkupplungen zwischen benachbarten Mittelspannungsnetzen		Frederik Gielnik M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Firas Moatemri
Stochastische Optimierung am Beispiel des Energy Smart Home Lab		Steven de Jongh M.Sc., Felicitas Müller M.Sc.	Haoze Song
K.I. basierte Parameteroptimierung von Regelungsstrukturen für Umrichter der Modularen Multilevel Technologie		Carolin Hirsching M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Pingda Shen
Reduzierung von Polradwinkelpendelungen mittels Künstlicher Intelligenz (K.I.)		Steven de Jongh M.Sc., Timo Nowak M.Sc.	Yamen Guermazi
Geometric Deep Learning for Grid Calculation and Optimization		Steven de Jongh M.Sc.	Fares Kallel
Imitationslernen zur Prädiktivregelung elektrischer Verteilnetze		Steven de Jongh M.Sc., Sina Steinle M.Sc.	Anna Hlawatsch

Abgeschlossene Arbeiten
Titel	Forschungsthema	Betreuer	Bearbeiter
Vorhersage der kurzfristigen PV-Einspeisung im Raum Karlsruhe		Steven de Jongh, M.Sc.	Ala Eddine Yacoub
Automatisierte Topologieerkennung und Parameteridentifikation in Verteilnetzen		Steven de Jongh, M.Sc., Felicitas Müller, M.Sc.	Mohamed Mezghanni
Zustandsschätzung in sektorengekoppelten Verteilnetzen mittels neuronalen Netzen		Felicitas Müller M.Sc, Steven de Jongh M.Sc.	Hongfei Li
Implementierung und Vergleich von Modellierungsmethoden für Gasverteilnetze		Felicitas Müller M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Tomás López
Entwicklung eines Zustandsschätzers für gekoppelte Gas- und Stromnetze basierend auf maschinellem Lernen		Felicitas Müller M.Sc, Steven de Jongh M.Sc.	Boyana Georgieva

Veröffentlichungen
Titel	Autor	Quelle
Machine learning based state-estimation in sector coupled energy distribution systems	Steven de Jongh, Felicitas Müller, Boyana Georgieva, Michael Suriyah, Thomas Leibfried	Smart Energy Systems – 4th Generation Heating, Electrification, Electrofuels and Energy Efficiency 2019, Copenhagen
Comparison of multi-timestep Optimization Methods for Gas Distribution Grids	Felicitas Müller, Martin Zimmerlin, Steven de Jongh, Michael R. Suriyah, Thomas Leibfried	IEEE UPEC 2019, Bukarest