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
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.
Details
Primary Language
English
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Authors
Publication Date
December 8, 2017
Submission Date
September 21, 2017
Acceptance Date
October 4, 2017
Published in Issue
Year 2017 Volume: 38 Number: 4
Cited By
Türkiye’de bulunan farklı illerin rüzgâr enerjisi potansiyelinin incelenmesi ve sonuçların destek vektör makinesi regresyon ile tahminsel modelinin oluşturulması
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.432590KIRKLARELİ ÜNİVERSİTESİ KAYALI KAMPÜSÜNÜN DÖNEMSEL RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİNİN BULUNMASI
Kırklareli Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.34186/klujes.525602Rüzgâr Hızlarında Uzun Hafıza: Amasra Bölgesi için Bir Zaman Serisi Analizi
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35193/bseufbd.1161682Weibull parameter estimation methods on wind energy applications - a review of recent developments
Theoretical and Applied Climatology
https://doi.org/10.1007/s00704-024-05184-2