Lehrstuhl für Elektrische Energieversorgungstechnik

Herr Dirk Gromoll

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Biografie

2010-2013 Berufsausbildung zum Elektroniker für Betriebstechnik, RheinEnergie AG in Köln
2013-2017 Bachelor of Science, Elektrotechnik (Vertiefung: Elektrische Energietechnik), TH Köln
2017-2018 Master of Science, Elektrotechnik (Vertiefung: Elektrische Energietechnik), TH Köln
2018-2021 Entwicklungsingenieur für Magnetisiersysteme, Magnet-Physik Dr. Steingroever GmbH in Köln
seit 04/2021 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Elektrische Energieversorgungstechnik

AUSZEICHNUNGEN

  • Ehrenurkunde der IHK Köln „Die Besten“ Jahrgang 2013
  • Jahrgangsbester im Bachelorstudiengang Elektrotechnik der TH Köln
  • Jahrgangsbester im Masterstudiengang Elektrotechnik der TH Köln

FORSCHUNGSSCHWERPUNKTE

  • PAM - Predictive Asset-Management (Link)

PUBLIKATIONEN

  • Gromoll, D.; Dalamaras, P.; Zdrallek, M.; Merk, D.; Mateja, A.; Lenz, L.; Horn, P.:
    Data-based Condition Prediction of Medium-Voltage Substations for Optimised Asset Management Strategies Supported by Artificial Intelligence Methods
    VDE Fachtagung Hochspannungstechnik 2022, Berlin (2022)
  • Gromoll, D.; Dalamaras, P.; Zdrallek, M.; Mateja, A.; Hänel, A.; Merk, D.; Beck, M.; Horn, P.; Lenz, L.: Methoden der KI im Asset-Management - Datenbasierte Optimierung der Instandhaltung und Erneuerung
    ew – Magazin für die Energiewirtschaft, Ausgabe 11/2021
  • Gromoll, D.; Schumacher, R.; Humpert, C.:
    Dielectric strength of insulating material in LN2 with thermally induced bubbles
    Journal of Physics: Conference Series - 14th European Conference on Applied Superconductivity (EUCAS 2019, Glasgow)
  • Gromoll, D.; Schumacher, R.; Humpert, C.:
    Dielectric Characteristics of Polypropylene Laminated Paper in Liquid Nitrogen for Superconducting Devices of the High-Voltage Grid
    IEEE Conferences - 7th International Energy and Sustainability Conference (IESC 2018, Köln)

Vorträge

  • Gromoll, D.:
    Data-based Condition Prediction of Medium-Voltage Substations for Optimised Asset Management Strategies Supported by Artificial Intelligence Methods
    VDE Fachtagung Hochspannungstechnik 2022, Berlin (2022)

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