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Broda, Rafal (2022) Development of A Machine-Learning-Based Correction for Cloud-Camera-Based Solar Radiation Measurement. Masterarbeit, RWTH Aachen.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/189139/ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
| Titel: | Development of A Machine-Learning-Based Correction for Cloud-Camera-Based Solar Radiation Measurement | ||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 4 November 2022 | ||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||
| Seitenanzahl: | 112 | ||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||
| Stichwörter: | Machine Learning, all-sky imager, irradiance measurement, pyranometer, deep learning, diffuse irradiance, direct irradiance | ||||||||
| Institution: | RWTH Aachen | ||||||||
| Abteilung: | Lehrstuhl für Solartechnik | ||||||||
| 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 - Condition Monitoring | ||||||||
| Standort: | Köln-Porz | ||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Solarforschung > Qualifizierung | ||||||||
| Hinterlegt von: | Blum, Niklas | ||||||||
| Hinterlegt am: | 04 Nov 2022 11:24 | ||||||||
| Letzte Änderung: | 31 Mär 2023 12:08 |
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