Weibull Distribution Function for Wind Energy Estimation of Gharo (Sindh)
Notice bibliographique
Résumé
Weibull distribution function is fitted to a measured wind speed data set at mast height of 30 m and Gharo-Sindh (Pakistan) is selected as a case site under study. Wind speed data recorded in one minute interval for the year 2004 is used to estimate Weibull parameters (k and c). Weibull parameters are calculated using Modified Maximum Likelihood Method (MMLM), Maximum likelihood Method (MLM) and Method of Moment (MoM) and the results obtained are compared. Kolomogorov-Smirnov test, Root Mean Square Error (RMSE) and R2 tests are performed to test the goodness-of-fit of the Weibull distribution function. The analysis is based on recorded monthly and yearly wind speed data. Goodness-of-fit tests indicate a better performance of MMLM and MLM as compared to MoM. Wind power density is estimated for the site under study using MMLM and Weibull function estimator. A lowest Weibull mean wind speed of 3.73 m/s in the month of October and highest value of 7.90 m/s for August are observed and correspondingly power densities of 80.95 W/m2 and 425.87 W/m2 are obtained. Descriptive statistics for the measured wind speed data is also evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».