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Solarthermische Kraftwerke: Machine Learning im CSP-Speicher-Management zur Optimierung von Dispatch-Strategien

Hirsch, Tobias und do amaral Burghi, Ana Carolina (2018) Solarthermische Kraftwerke: Machine Learning im CSP-Speicher-Management zur Optimierung von Dispatch-Strategien. FVEE Jahrestagung 2018, 17.-18. Okt. 2018, Berlin, Deutschland.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
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Offizielle URL: http://www.fvee.de/index.php?id=334


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/124264/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Solarthermische Kraftwerke: Machine Learning im CSP-Speicher-Management zur Optimierung von Dispatch-Strategien
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hirsch, Tobiastobias.hirsch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0063-0128NICHT SPEZIFIZIERT
do amaral Burghi, Ana CarolinaAna.doAmaralBurghi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5058-9162NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2018
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Dispatch Optimization Machine Learning CSP Weather forecast
Veranstaltungstitel:FVEE Jahrestagung 2018
Veranstaltungsort:Berlin, Deutschland
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:17.-18. Okt. 2018
Veranstalter :FVEE
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Erneuerbare Energie
HGF - Programmthema:Konzentrierende solarthermische Technologien
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Neue Wärmeträgerfluide (alt)
Standort: Stuttgart
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Linienfokussierende Systeme
Hinterlegt von: Hirsch, Dr.-Ing. Tobias
Hinterlegt am:17 Dez 2018 10:10
Letzte Änderung:17 Dez 2018 10:10

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