Assessment of Wind Speed and Power Density Using Weibull and Rayleigh Distributions at Turbat, Balochistan, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The meager economic situation, indefinite energy crisis, industrial modernization, and hazardous contamination impulse the empiricist to transcend the attention on renewable energy resources in Pakistan. One of the most rapidly growing renewable energy sources is wind energy. The main goal of this research work is to examine the wind characteristics and wind potential at the site of Turbat, Balochistan, Pakistan. For this purpose, the measured hourly time series data was collected from the Pakistan Meteorological Department (CPDC, Karachi) for 21 months (Jan 2012 – Sep 2013). After evaluating the monthly average wind speed (> 4 m/s), the average value of most probable wind speed (3.83 m/s), the average value of wind speed carrying maximum energy (7.732 m/s), and the standard deviation of the data (1.699 – 3.306), the results are used to statistically evaluate the data by Weibull and Rayleigh distributions for the selected site. The monthly average value of wind power and energy densities of the selected site is 140.145 W/m2 and 101.775 kWh/m2, respectively. A comparison was made between the mean power potential of the site and the power potential assessed using the Weibull and Rayleigh distributions. It was revealed that the Weibull distribution depicted the data more accurately. This statement is further enriched by the assessment of the performance of both distributions with the RMSE, χ2, and R2 tests
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».