Comparison of Four Distributions for Frequency Analysis of Wind Speed
Notice bibliographique
Résumé
The increase in negative effects of fossil fuels on the environment has forced many countries to use renewable energy sources, especially wind energy. Wind speed is the most important parameter of the wind energy. Probability distributions are useful for estimating wind speed because it is a random phenomenon. This study analyzes wind speed frequencies using wind data from Tabriz synoptic station in Iran. Four different distributions are fitted to the maximum annual wind from station, and parameters of the distributions are estimated using the method of maximum likelihood and the method of moments. Calculations are performed with Mathematica, a computer algebra system developed by Wolfram Research. The advantage of using this software is that the symbolic, numerical, and graphical computations can be combined and that all quantities can be accurately calculated; in particular, there is no need to resort to any approximate methods for the calculation of quantiles. There is a ready-to-use command for calculating quantiles from distributions that are built in Mathematica, while for other distributions they can be easily and accurately calculated by inverting the cumulative distribution functions or by solving nonlinear equations where the inversion is not possible. The best distribution is selected based on the root mean square error (RMSE), the coefficient of determination (R2), and the probability plot correlation coefficient (PPCC). The results indicate that the best performance can be obtained by the Gamma distribution.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».