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Condition Monitoring for Heliostat Fields Using Artificial Intelligence

Steinberg, Dominik (2023) Condition Monitoring for Heliostat Fields Using Artificial Intelligence. Wissensaustauschworkshop on Machine Learning (WAW), Ulm, Deutschland.

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Kurzfassung

This poster contribution aims to provide an overview on a planned project to develop a condition monitoring for the heliostat field of a solar tower power plant. An outlook on a new methodology focusing on machine-learning-based evaluation of time series (virtual) sensor data from heliostat drives, motors and controller units is presented.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/202229/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Condition Monitoring for Heliostat Fields Using Artificial Intelligence
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Steinberg, Dominikdominik.steinberg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-1114-4526NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Condition Monitoring, Predictive Maintenance, Heliostat, Heliostat fields, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Analysis, Ageing effects, Fault detection, Central receiver, Solar power tower, CSP
Veranstaltungstitel:Wissensaustauschworkshop on Machine Learning (WAW)
Veranstaltungsort:Ulm, Deutschland
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 - Condition Monitoring
Standort: Jülich
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Qualifizierung
Hinterlegt von: Steinberg, Dominik
Hinterlegt am:26 Jan 2024 11:09
Letzte Änderung:26 Jan 2024 11:09

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