High Accuracy Data-Driven Heliostat Calibration and State Prediction with Pretrained Deep Neural Networks

Pargmann, Max und Maldonado Quinto, Daniel und Schwarzbözl, Peter und Pitz-Paal, Robert (2021) High Accuracy Data-Driven Heliostat Calibration and State Prediction with Pretrained Deep Neural Networks. Solar Energy, 218, Seiten 48-56. Elsevier. doi: 10.1016/j.solener.2021.01.046. ISSN 0038-092X.

PDF - Preprintversion (eingereichte Entwurfsversion)
1MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/147259/

Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

High Accuracy Data-Driven Heliostat Calibration and State Prediction with Pretrained Deep Neural Networks

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Pargmann, Max	Max.Pargmann (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-4705-6285	NICHT SPEZIFIZIERT
Maldonado Quinto, Daniel	Daniel.MaldonadoQuinto (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-2929-8667	NICHT SPEZIFIZIERT
Schwarzbözl, Peter	Peter.Schwarzboezl (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, Robert	Robert.Pitz-Paal (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-3542-3391	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

April 2021

Erschienen in:

Solar Energy

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

218

DOI:

10.1016/j.solener.2021.01.046

Seitenbereich:

Seiten 48-56

Verlag:

Elsevier

ISSN:

0038-092X

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Deep Learning, Solar Tower Power Plant, Neural Network, Calibration, Heliostat

HGF - Forschungsbereich:

Energie

HGF - Programm:

TIG Technologie, Innovation und Gesellschaft

HGF - Programmthema:

Erneuerbare Energie- und Materialressourcen für eine nachhaltige Zukunft

DLR - Schwerpunkt:

Energie

DLR - Forschungsgebiet:

E SY - Energiesystemanalyse

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

E - Energiesystemtechnik (alt)

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Solarforschung > Solare Kraftwerktechnik

Hinterlegt von:

Pargmann, Max

Hinterlegt am:

13 Dez 2021 14:40

Letzte Änderung:

24 Mai 2022 23:48

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags