M. Sc. Marcel Dipp (Wissenschaftlicher Mitarbeiter) - EECS

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

2010 – 2015: Bachelorstudium der Elektrotechnik mit Schwerpunkt „Elektrische Energiesysteme“ (B.Sc.) an der Universität Kassel
2015: Bachelorarbeit „Bewertung von (n-1)-Sicherheit und optimaler Wiederversorgung für ausgewählte Topologien des Mittelspannungsnetzes“
2015 – 2018: Masterstudium der Elektrotechnik mit Schwerpunkt „Elektrische Energiesysteme“ (M.Sc.) an der Universität Kassel
2018: Masterarbeit „Validierung von Methoden zur Abschätzungdes Verteilnetzsausbaubedarfs mittels Clusteranalyse“
2018: Auslandssemester an der AGH - Akademia Górniczo-Hutnicza, Wissenschaftlich-Technische Universität in Krakau
Seit 2018: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Energiemanagement und Betrieb elektrischer Netze (e²n) der Universität Kassel

2020

M. Dipp, J.-H. Menke, S. Wende - von Berg, A. Maurus, T. Kerber, M. Braun, Monitoring in der Mittelspannungsebene mit künstlichen neuronalen Netzen – Eine Validierung der Methodik auf Basis von gemessenen Ortsnetzstationen, 16. Symposium Energieinnovation, Graz, Österreich, 2020.

2019

M. Dipp, J.-H. Menke, S. Wende - von Berg, M. Braun, Training of Artificial Neural Networks Based on Feed-in Time Series of Photovoltaics and Wind Power for Active and Reactive Power Monitoring in Medium-Voltage Grids, INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik, Kassel, 2019.

C. J. Holzhüter, P. Lytaev, M. Dipp, M. Hassouna, K. Brendlinger, J. Viebahn, W. Gegelman, und C. Merz, „Graph Neural Networks for Grid Control: Prospects in AI-assisted Transmission Grid Operation“, in ETG Kongress 2025 : voller Energie - heute und morgen : 21.- 22. Mai 2025 in Kassel, VDE ETG, Hrsg. Berlin: VDE-Verlag, 2025, S. TBD.

J.-H. Menke, M. Dipp, Z. Liu, C. Ma, F. Schäfer, und M. Braun, „Applications of Artificial Neural Networks in the Context of Power Systems“, in Artificial Intelligence Techniques for a Scalable Energy Transition, M. Sayed-Mouchaweh, Hrsg. Cham: Springer International Publishing, 2020, S. 345–373.

M. Dipp, J.-H. Menke, S. Wende - von Berg, und M. Braun, „Training of Artificial Neural Networks Based on Feed-in Time Series of Photovoltaics and Wind Power for Active and Reactive Power Monitoring in Medium-Voltage Grids“, in INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik–Informatik für Gesellschaft, K. David, K. Geihs, M. Lange, und G. Stumme, Hrsg. Bonn: Gesellschaft für Informatik eV, 2019, S. 545–557.