Evaluation of Eleven Numerical Methods for Determining Weibull Parameters for Wind Energy Generation in the Caribbean Region of Colombia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The two-parameter Weibull probability density function (PDF) is widely utilized by different researchers and engineers to fit wind speed data for statistical analysis and modeling. The characterization of wind resources in the frequency and probability domain is necessary to estimate the power output potential of new wind energy projects. Considering that exist a variety of Weibull equations evidenced in the literature review, this article evaluates 11 different methods to calculate the shape and scale parameters of the Weibull PDF. In this sense, it was written an algorithm within a Matlab function that solves the 11 methods for calculating the Weibull PDF parameters. Wind speed data extracted from the ERA5 database was used as input data for applying the proposed algorithm, and statistical parameters such as the Root Mean Square Error (RMSE), the Relative Root Mean Square Error (RRMSE), and chi-square test (X2) we utilized for assessing the performance of each one of the 11 methods for modeling the wind distribution. The statistical results pointed that the numerical iteration methods (e.g. maximum likelihood method) showed better results than parameterized equations such as the Graphical Method, hence, this research recommends the implicit methods for determining Weibull PDF parameters of wind speed data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle