Investigation of Wind Characteristics for Antalya Region by Using Weibull Distribution
Abstract
The most widely used statistical method that is used
to determine the wind energy potential for a specific region is Weibull
distribution or probability function. Using two-parameter Weibull distribution
function, wind characteristics such as mean wind speed and mean wind power can
be forecasted. In this study, the mean wind speed and wind power potential for
Antalya are determined using Graphical, Moment and Maximum Likelihood methods
with the help of the data taken from Antalya-Elmalı Meteorological Station. In
this way, predicting the wind energy potential of Antalya region, it is
discussed whether the possible installation of a wind power plant is feasible
or not in this area. The results obtained are evaluated by using error analysis
methods that are the Coefficient of Determination (R2) and Root Mean
Squares Error (RMSE).
Keywords
Wind speed,wind power,Weibull distribution,graphical method,moment method
References
- [1]. Kidmo D.K., Danwe R., Doka S.Y., Djongyang N., Statistical analysis of wind speed distribution based on six Weibull Methods for wind power evaluation in Garoua, Cameroon, Revue des Energies Renouvelables 2015; 18: 105-125.
- [2]. Bhattacharya P., Bhattacharjee R., A study on Weibull distribution for estimating the parameters, Journal of Applied Quantative Methods 2010; 5: 234-241.
- [3]. Mert İ., Karakuş C., Peker F., Antakya bölgesi rüzgar karakteristiğinin incelenmesi, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 2014; 5(1): 13-22.
- [4]. Kaplan Y.A., Rayleigh ve Weibull dağılımları kullanılarak Osmaniye bölgesinde rüzgar enerjisinin değerlendirilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 2016; 20: 62-71.
- [5]. Korukçu M.Ö., Türkiye’de dört yerleşim yeri için rüzgâr enerjisi potansiyelinin belirlenmesi, Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi 2011; 16: 117-126.
- [6]. Bilgili M., Şahin B., Şimşek E., Türkiye’nin güney, güneybatı ve batı bölgelerindeki rüzgar enerjisi potansiyeli, Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi 2010; 30: 01-12.
- [7]. Kurban M., Kantar Y.M., Hocaoğlu F.O., Weibull dağılımı kullanılarak rüzgar hız ve güç yoğunluklarının istatistiksel analizi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi; 7(2): 205-218.
- [8]. Dokur E., Kurban M., Wind speed potential analysis based on Weibull distribution, Balkan Journal of Electrical & Computer Engineering 2015; 3(4): 231-235.
- [9]. Akdağ S.A., Güler Ö., Calculation of wind energy potential and economic analysis by using Weibull distribution-A case study from Turkey. Part 1: Determination of Weibull parameters, Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy 2009; 4(1): 1-8.
- [10]. Köse B., Güneşer M.T., Yazıcı M., Yılmaz S.H., Eskipazar rüzgar enerjisi potansiyelinin Rayleigh, Lognormal ve Weibull dağılım modeli kullanarak tahminlenmesi, 3rd International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science (ISITES-2015), Spain 2015; Volume 1: 2251-2260.