Soiling determination for parabolic trough collectors based on operational data analysis and machine learning

Brenner, Alex und Kahn, James und Hirsch, Tobias und Röger, Marc und Pitz-Paal, Robert (2023) Soiling determination for parabolic trough collectors based on operational data analysis and machine learning. Solar Energy. Elsevier. doi: 10.1016/j.solener.2023.05.008. ISSN 0038-092X.

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Soiling determination for parabolic trough collectors based on operational data analysis and machine learning

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Brenner, Alex	Alex.Brenner (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0754-0272	NICHT SPEZIFIZIERT
Kahn, James	james.kahn (at) kit.edu	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Hirsch, Tobias	Tobias.Hirsch (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0063-0128	NICHT SPEZIFIZIERT
Röger, Marc	Marc.Roeger (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-0618-4253	NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, Robert	Robert.Pitz-Paal (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-3542-3391	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

24 Mai 2023

Erschienen in:

Solar Energy

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1016/j.solener.2023.05.008

Verlag:

Elsevier

ISSN:

0038-092X

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

parabolic trough; soiling; machine learning; artificial neural network; concentrated solar power

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:

18 Okt 2023 11:39

Letzte Änderung:

23 Okt 2023 13:05

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