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Ray-level Deep-learning-based correction for enhanced universal flux density predictions.

Diaz Alonso, Sergio und Raeder, Christian und Hoffschmidt, Bernhard (2025) Ray-level Deep-learning-based correction for enhanced universal flux density predictions. In: SolarPACES 2025. SolarPACES 2025, 2025-09-23 - 2025-09-26, Almería, Spanien.

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2MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/218162/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Ray-level Deep-learning-based correction for enhanced universal flux density predictions.
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Diaz Alonso, Sergiosergio.diazalonso (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0001-1283-5502195570694
Raeder, ChristianChristian.Raeder (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0009-4903-6200195570695
Hoffschmidt, BernhardBernhard.Hoffschmidt (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:26 September 2025
Erschienen in:SolarPACES 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Concentrating solar power (CSP); Digital twin; Cyber-Physical System (CPS); Flux Density Measurements (FDM); Real-time simulation
Veranstaltungstitel:SolarPACES 2025
Veranstaltungsort:Almería, Spanien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 September 2025
Veranstaltungsende:26 September 2025
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 - Intelligenter Betrieb
Standort: Jülich
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Konzentrierende Solartechnologien
Hinterlegt von: Diaz Alonso, Sergio
Hinterlegt am:30 Okt 2025 09:22
Letzte Änderung:04 Nov 2025 08:58

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