System identification and fault reconstruction in solar plants via extended Kalman filter-based training of recurrent neural networks
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/174118 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/174118 https://doi.org/10.1016/j.isatra.2025.01.002 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Extended Kalman filter Recurrent neural network Fault diagnosis Solar energy Deep learning |
| Sumario: | This is an open access article under the CC BY license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). |
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