Inverse Deep Learning Raytracing for heliostat surface prediction

Lewen, Jan und Parmann, Max und Maldonado Quinto, Daniel und Jitsev, Jenia und Cherti, Mehdi und Pitz-Paal, Robert (2025) Inverse Deep Learning Raytracing for heliostat surface prediction. Solar Energy. Elsevier. doi: 10.1016/j.solener.2025.113312. ISSN 0038-092X.

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Inverse Deep Learning Raytracing for heliostat surface prediction

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Lewen, Jan	jan.lewen (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-2146-8991	186206768
Parmann, Max	max.pargmann (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Maldonado Quinto, Daniel	Daniel.MaldonadoQuinto (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-2929-8667	186206769
Jitsev, Jenia	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Cherti, Mehdi	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, Robert	Robert.Pitz-Paal (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-3542-3391	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

4 März 2025

Erschienen in:

Solar Energy

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1016/j.solener.2025.113312

Verlag:

Elsevier

ISSN:

0038-092X

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Inverse Deep Learning Raytracing, Deep Learning, Heliostat Surface Errors, Concentrating Solar Power

HGF - Forschungsbereich:

Energie

HGF - Programm:

Energiesystemdesign

HGF - Programmthema:

Digitalisierung und Systemtechnologie

DLR - Schwerpunkt:

Energie

DLR - Forschungsgebiet:

E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

E - Energiesystemtechnologie, R - Künstliche Intelligenz

Standort:

Köln-Porz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Solarforschung
Institut für Solarforschung > Konzentrierende Solartechnologien

Hinterlegt von:

Lewen, Jan

Hinterlegt am:

18 Jun 2025 10:57

Letzte Änderung:

26 Jun 2025 14:38

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