Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2022 - zeszyt 4

Mathematical modeling of real time wind power density using the transformation technique

10.15199/48.2022.04.07

nr katalogowy: 136947
10.15199/48.2022.04.07

Streszczenie

Funkcja gęstości mocy wiatru i funkcja gęstości skumulowanej są bardzo istotne dla oceny potencjału zasobów wiatru w regionie. Aby określić funkcje gęstości prędkości wiatru, w niniejszym opracowaniu uwzględniono sześć funkcji gęstości prawdopodobieństwa. Niniejsze badanie sugeruje technikę transformacji służącą do opracowania modelu gęstości mocy wiatru głównie na podstawie dobrze znanych DFS, a mianowicie Weibulla, Gamma, Burra, Daguma, Logistic i Log-Logistic. Za pomocą techniki transformacji dla wszystkich w/w rozkładów wyprowadza się funkcje gęstości mocy wiatru i gęstości skumulowanej oraz wykreśla się krzywe gęstości mocy i funkcji gęstości skumulowanej. Do oszacowania parametrów różnych rozkładów stosuje się podejście największej prawdopodobieństwa. Do oceny i porównania jakości dopasowania stosuje się test Kołmogorowa-Smirnowa, test Andersona-Darlinga i test Chi-kwadrat. Studium przypadku obejmujące dane dotyczące prędkości wiatru z wielu lokalizacji pokazuje działanie modelu matematycznego. Spośród sześciu rozkładów statystycznych przedstawionych powyżej funkcja gęstości prawdopodobieństwa Daguma wydaje się być najbardziej spójna. (Matematyczne modelowanie gęstości mocy wiatru w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem techniki transformacji)

Abstract

Wind power density function and cumulative density function are very essential for evaluating the region's wind resource capacity. To specify the wind speed density functions, six probability density functions are considered in this study. This study suggests a transformation technique to develop a wind power density model predominantly from well-known dfs, namely, the Weibull, Gamma, Burr, Dagum, Logistic and Log- Logistic. The wind power density and cumulative density functions are derived by means of the transformation technique for all the above mentioned distributions as well as the power density and cumulative density function curves are plotted. The maximum likelihood approach is used to estimate the parameters of various distributions. The Kolmogorov-Smirnov test, Anderson-Darling test, and Chi-Squared test are used to evaluate and compare the quality of the goodness of fit. A case study including wind speed data from multiple locations demonstrates the mathematical model in action. Among the six statistical distributions shown above, the Dagum probability density function looks to be the most consistent.

Słowa kluczowe

Keywords

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2022-4 , nr katalogowy 136947 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2022-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	58.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2022-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma