Different Methods for The Estimations of Average Wind Speed and Power Density

Öz

In this study, maximum likelihood (ML), least square (LS) and moment methods were used for estimating parameters Weibull distribution. To compare these methods, Log- likelihood statistic were used. Log- likelihood value which is calculated ML method was found as least value before obtaining resample. It was concluded that ML method could be used as a estimation method in estimating Weibull parameters and calculating intensity of wind power with average wind speed

Anahtar Kelimeler

• Weibull Distribution (WD), Maximum Likelihood (ML), Least Square (LS), Moment Methods (MM)

Ortalama Rüzgar Hızı ve Güç Yoğunluğunun Tahmin Edilmesinde Kullanılan Farklı Yöntemler

Öz

Yapılan çalışmada, Weibull Dağılımı (WD) parametrelerinin tahmini için en yüksek olabilirlik (EYO), en küçük kareler (EKK), moment yöntemi (MY) kullanılmıştır. Yöntemleri karşılaştırmak için Log olabilirlik istatistiği kullanılmıştır. EYO yöntemi ile hesaplanan LogL değeri en küçük bulunmuştur. Ortalama rüzgar hızı ve güç yoğunluğunun hesaplanması için EYO yönteminin dağılım parametrelerinin tahmin edilmesinde kullanılmasının uygun olacağı sonucuna varılmıştır

Anahtar Kelimeler

• Weibull Dağılımı (WD),En Yüksek Olabilirlik (EYO),En Küçük Kareler (EKK),Moment Yöntemi (MY)

Kaynakça

1. Bivona, S., Burlon, R., Leone, C., 2003. Hourly wind speed analysis in Sicily. Renewable Energy, 28(9): 1371-1385.
2. Çalışkan, M., 2001. Rüzgar enerji potansiyelinin belirlenme- si. Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Kayseri.
3. Deaves, D.V., Lines, I.G., 1997.On the fitting of low mean windspe- ed data to the Weibull Distribution. Journal of Wind Energy And Industrial Aerodynamics, 66: 169-178
4. Dorvlo, A.S.S., 2002. Estimating wind speed distribution. Energy Conversion and Managment, 43: 2311-2318
5. Garcia, A., Torres, J.L., Prieto, E., Defrancisco, A., 1998. Fitting wind speed distributions: A case study. Solar Energy, 62 (2): 139-144
6. Günay, İ., Sağlam, Ş., 2001. Türkiye rüzgar enerjisi kullanım durumu ve bir türbin tasarım örneği. Yenilenebilir Enerji Kaynakları Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Kayseri, 165-169.
7. Heo, J.H., Salas, J.D., Kim, K.D., 2001. Estimate of confidence- intervals of quantiles for the Weibull distiribution. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 15: 284-309.
8. Hossain, A. M., Zimmer, W.J., 2003. Comparison of estimation methods for weibull parameters: complet and censored samp- les. Journal of statistical computation and simulation, 73(2): 145-153.

9. Jacovides, C.P, Theophilou, C., Tymvios, F.S., Pashiardes, S., 2002. Wind statistics for coastal stations in Cyprus. Theoretical and Applied Chlimatology, 72: 259-263.
10. Jung Chang, T., Ting Wu, Y., Yi Hsu, H., Ren Chu, C., Min Liao, C., 2003.Assessment of wind characteristics and wind turbine characteristics in Taiwan. Renewable Energy, 28: 851-871.
11. Karslı, V.M., Geçit, C., 2003. An ınvestigation on wind power po- tential of Nurdağı-Gaziantep, Turkey. Renewable Energy, 28(5): 823-830.
12. Özdamar, A., 2000. Dünya ve Türkiyede rüzgar enerjisinden ya- rarlanılması üzerine bir araştırma. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 6(2-3): 133-145.
13. Özdamar, A., 2001. Farklı anma güçlü rüzgar türbinlerinin çeşit- li kriterlere göre karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 7(1): 17-27.
14. Özerdem, B., Turkeli, M., 2003. An Investigation of wind characte- ristics on the campus of Izmir Institute of Technology, Turkey. Renewable Energy, 28(7): 1013-1027
15. Ross, R, 1999. Comparing linear regression and maximum like- lihood methodsto estimate Weibull Distribution on limited data sets: Systematic and random errors. IEEE Conference on Electrical Insulationand Dielectric Phenomena.
16. Sulaiman, M.Y., Akaak, A.M., Wahab, M.A., Zakaria, A., Sulaiman, Z. A., Suradi, J., 2002. Wind Characteristics of Oman. Energy, 27: 35-46.
17. Ülger, K., Hepbasli, A., 2002. Determination of Weibull parame- tersfor wind energy analysis of Izmir, Turkey. International Journal of Energy Research, 26: 495-506.
18. Weisser, D., 2003. A wind energy analysis of Granada: An estima- tion using the Weibull density function. Renewable Energy, 28(11): 1803-1812.
19. Zenbil, A., 1991. EstimationTechniguesfor a class of non- regulardistributions: The Weibull case. Middle East Technical University, Ph. D. Thesis.