Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Hesaplanmasında Parametre Tahmin Yöntemlerinin İncelenmesi

Yıl 2013, Cilt: 1 Sayı: 2, 49 - 54, 28.02.2013

Yakup Bulut , Emin Açıkkalp

Öz

Rüzgar gücü potansiyeli hesaplanmasında çok yaygın bir sekilde Weibull dağılımı kullanılmaktadır. Weibull dağılımının parametrelerini tahmin etmek için literatürde bir çok yöntem vardır. Ancak L-moment yöntemi rüzgar enerjisi potansiyeli hesaplanmasında çok fazla kullanılmamıstır. Bu çalısmanın amacı, küçük örnek hacimlerinde bile oldukça etkin sonuçlar veren L-moment yöntemini tanıtmaktır. Ayrıca Eskisehir ili 2009 Aralık ayı rüzgar hızı verilerine iliskin iki parametreli Weibull dağılımının sekil ve ölçek parametreleri En Küçük Kareler, En Çok

Olabilirlik ve L-moment yöntemleriyle tahmin edilmistir.

Anahtar Kelimeler: Rüzgar enerjisi, parametre tahmini, weibull dağılımı

Anahtar Kelimeler

Rüzgar enerjisi, parametre tahmini, weibull dağılımı

Kaynakça

• Akdağ, A. S. ve Dinler, A., “A New Method to Estimate Weibull Parameters for Wind Energy Applications”, Management, 50, 1761-1766, 2009. Conversion and
• Uçar, A. ve Balo, F., “Investigation of Wind Characteristics and Assessment of Wind Generation Potentiality in Uludağ-Bursa”, Turkey. Applied Energy, 86, 333-339, 2009.
• Ahmed, S. A.,“Wind Energy as a Potential Generation Source at Ras Benas, Egypt”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14, 2167-2173, 2010.
• Akpınar, S. ve Akpınar, E. K., “Estimation of Wind Energy Potential Distribution Models”, Energy Conversion and Management, 50, 877-884, 2009. Mixture Using Parameters Observations”, Renewable Energy, 20, 145-153, 2000. Wind
• Ülgen K. ve Hepbaşlı, A., “Determination of Weibull Parameters for Wind Energy Analysis of İzmir, Turkey”, International Journal of Energy Research, 26, 495-506, 2002.
• Çelik, A.N. ve “A Statistical Analysis of Wind Power Density Based on the Weibull and Rayleigh Models at Southern Region of Turkey”, Renewable Energy, 29, 593-604, 2004.
• Cohen, A. C.,“Maximum Likelihood Estimation in the Weibull Distribution Based On Complete and On Censored Samples”,Technometrics, 7(4), 579-588, 1965.
• Johnson, N.L. ve Kotz, S.,Balakrishnan, N., “Continuous Volume1: Second Edition”, Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics. A Wiley – Interscience Publication: John Wiley & Sons, Inc. New York, Chichester, Brisbane, Toronto, Singapore, 1994. Distributions.
• Akdi, Y., “Matematiksel İstatistiğe Giriş”, Gazi Kitabevi, Ankara, 2011.
• Hossain, A.M. ve Zimmer, W.J., “Comparison of Estimation Methods for Weibull Parameters: Complete and Censored Samples”, Journal of Statistical Computation and Simulation, 73(2), 145-153, 2003.
• Hosking, J. R. M. ve Wallis, J. R., “RegionalFrequency UniversityPress, 1990. Cambridge
• Demirci, E. ve Şenlik, İ., “Ondokuz Mayıs Yerleşkesi Üniversitesi Potansiyelinin Dönemsel Değerlendirilmesi”, Rüzgar Enerjisi Sempozyumu, 04-05 Haziran 2009, Samsun. Rüzgar Enerjisi
• Şen, Ç., “Gökçeada’nın Elektrik Enerjisi Rüzgar İhtiyacının Karşılaştırılması”, Dokuz Eylül Üniversitesi Enerjisi İle Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 2003.
• Anderson T. W. ve Darling D. A., “A Test of Goodness of Fit”, Journal of theAmerican Statistical Association, 49(268), 765-769, 1954.
• Bilgili, M. ve Şahin, B.,“Statistical Analysis of Wind Energy Density in the Western Region of Turkey”, Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 32(13), 1224-1235, 2010.