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Data Analysis for Parabolic Trough Fields with Machine Learning

Brenner, Alex und Hirsch, Tobias und Röger, Marc und Pitz-Paal, Robert (2022) Data Analysis for Parabolic Trough Fields with Machine Learning. 25th Cologne Solar Colloquium, 22.06.2022, Köln.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189499/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Data Analysis for Parabolic Trough Fields with Machine Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Brenner, AlexAlex.Brenner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0754-0272NICHT SPEZIFIZIERT
Hirsch, TobiasTobias.Hirsch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0063-0128NICHT SPEZIFIZIERT
Röger, MarcMarc.Roeger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0618-4253NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, RobertRobert.Pitz-Paal (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3542-3391NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Juni 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:parabolic trough; condition monitoring; machine learning
Veranstaltungstitel:25th Cologne Solar Colloquium
Veranstaltungsort:Köln
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:22.06.2022
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: Lucarelli, Fabio
Hinterlegt am:28 Okt 2022 10:49
Letzte Änderung:13 Jan 2023 07:50

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