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Brenner, Alex (2021) Bestimmung von Soiling aus Betriebs- und Meteodaten. AG3-Workshop: Maschinelles Lernen & KI für CSP, online.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/146987/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||
| Titel: | Bestimmung von Soiling aus Betriebs- und Meteodaten | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 8 Dezember 2021 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Parabolrinnne, Spiegelverschmutzung, Soiling, Künstliche Intelligenz, Machine learning, Neuronales Netz | ||||||||
| Veranstaltungstitel: | AG3-Workshop: Maschinelles Lernen & KI für CSP | ||||||||
| Veranstaltungsort: | online | ||||||||
| Veranstaltungsart: | Workshop | ||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Energie | ||||||||
| HGF - Programm: | Materialien und Technologien für die Energiewende | ||||||||
| HGF - Programmthema: | Thermische Hochtemperaturtechnologien | ||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Energie | ||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | E SW - Solar- und Windenergie | ||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Neue Wärmeträgerfluide | ||||||||
| Standort: | Stuttgart | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Solarforschung > Solare Hochtemperatur-Technologien | ||||||||
| Hinterlegt von: | Brenner, Alex | ||||||||
| Hinterlegt am: | 13 Dez 2021 14:40 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 13 Dez 2021 14:40 |
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