Statistical Analysis of Wind Speed Data with Different Distributions: Bitlis, Türkiye

Asuman Yılmaz; Mahmut Kara

Makale detayları

Statistical Analysis of Wind Speed Data with Different Distributions: Bitlis, Türkiye

Yazarlar:

Asuman Yılmaz | Mahmut Kara

Yayıncı:

Bingol University

Ana Başlıklar:

Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil | Fotovoltaikler Hariç)

Dergi:

Türk Doğa ve Fen Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.5-10

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001336384

pISSN:

2149-6366

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Accurately modeling wind speed is important in estimating the wind energy potential of a specified region. Two- parameter Weibull distribution is the most widely used and accepted distribution in the energy literature. However, it does not model the all wind speed data encountered in nature. Therefore, in this study, different distributions are used for modeling wind energy, such as Gamma, lognormal, Generalized Rayleigh. The estimators of the unknown parameters of these distributions are found by using maximum likelihood estimators.

 Accurately modeling wind speed is important in estimating the wind energy potential of a specified region. Two- parameter Weibull distribution is the most widely used and accepted distribution in the energy literature. However, it does not model the all wind speed data encountered in nature. Therefore, in this study, different distributions are used for modeling wind energy, such as Gamma, lognormal, Generalized Rayleigh. The estimators of the unknown parameters of these distributions are found by using maximum likelihood estimators.

 Accurately modeling wind speed is important in estimating the wind energy potential of a specified region. Two- parameter Weibull distribution is the most widely used and accepted distribution in the energy literature. However, it does not model the all wind speed data encountered in nature. Therefore, in this study, different distributions are used for modeling wind energy, such as Gamma, lognormal, Generalized Rayleigh. The estimators of the unknown parameters of these distributions are found by using maximum likelihood estimators.

 Rüzgar hızının doğru bir şekilde modellenmesi, belirli bir bölgenin rüzgar enerjisi potansiyelinin tahmin edilmesi açısından önemlidir. İki parametreli Weibull dağılımı enerji literatüründe en yaygın kullanılan ve kabul edilen dağılımdır. Ancak doğada karşılaşılan tüm rüzgar hızı verilerini modellemez. Bu nedenle bu çalışmada rüzgâr enerjisinin modellenmesinde Gamma, log-normal, Genelleştirilmiş Rayleigh gibi farklı dağılımlar kullanılmıştır. Bu dağılımların bilinmeyen parametrelerinin tahmin edicileri, maksimum olabilirlik tahmin edicileri kullanılarak bulunur.

Makale detayları

Statistical Analysis of Wind Speed Data with Different Distributions: Bitlis, Türkiye

Yazarlar:

Asuman Yılmaz | Mahmut Kara

Yayıncı:

Bingol University

Ana Başlıklar:

Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil | Fotovoltaikler Hariç)

Dergi:

Türk Doğa ve Fen Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.5-10

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001336384

pISSN:

2149-6366

Wind speed data

Weibull distribution

lognormal distribution

Gamma distribution

generalized Rayleigh

distribution

maximum likelihood estimationRüzgar hızı verileri, Weibull dağılımı, Gamma dağılımı, lognormal dağılımı, genelleştrilmiş Rayleigh dağılımı, en çok olabilirlik tahmini

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Asuman Yılmaz | Mahmut Kara

Yayıncı: Bingol University

Ana Başlıklar: Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil | Fotovoltaikler Hariç)

Dergi: Türk Doğa ve Fen Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.5-10

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2024

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001336384

pISSN: 2149-6366

Sayı

Yazarlar:

Asuman Yılmaz | Mahmut Kara

Yayıncı:

Bingol University

Ana Başlıklar:

Elektrik Enerjisi Üretimi (Yenilenebilir Kaynaklar Dahil | Fotovoltaikler Hariç)

Dergi:

Türk Doğa ve Fen Dergisi Vol.13 Issue 4, pp.5-10

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001336384

pISSN:

2149-6366