Buradasınız

Anasayfa » Content

RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİNİN ARAŞTIRILMASINDA WEIBULL VE RAYLEIGH DAĞILIMLARININ KULLANILMASI

USING THE WEIBULL AND RAYLEIGH DISTRIBUTIONS FOR THE INVESTIGATION OF THE WIND ENERGY POTENTIAL

Journal Name:

  • Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Publication Year:

  • 2006

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
In this paper, the wind energy potential of the Iki Eylul Campus of Anadolu University is statistically analyzed based on wind speed data which measured hourly in July, August, September, and October in 2005. It is used the Weibull and Rayleigh distributions to determine wind energy potential of the region. The parameters of he Weibull and Rayleigh distributions used for finding the estimation of average speed, standard deviation, energy and power density is found by using the Least Square Method. The conclusion of this preliminary research suggests that wind energy in the campus is statistically convenient for electricity generation.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada, 2005 yılı Temmuz, Ağustos, Eylül ve Ekim aylarında saatlik olarak ölçülen rüzgar hızı verilerine dayanarak, Anadolu Üniversitesi İki Eylül Kampusu ‘ndeki rüzgar enerjisi potansiyeli istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Bölgenin rüzgar enerji potansiyeli araştırmasında Weibull ve Rayleigh dağılımları kullanılmıştır. Ortalama hız, standart sapma, enerji ve güç yoğunluğu tahmininde kullanılan Weibull ve Rayleigh dağılımlarının parametreleri, En Küçük Kareler Yöntemi ile belirlenmiştir. Yapılan bu ön araştırma sonucunda kampusun rüzgar enerjisi potansiyelinin istatistiksel olarak elektrik enerjisi üretimi bakımından uygun olduğu görülmüştür.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-ruzgar-enerjisi-potansiyelinin-arastirilmasinda-weibull-rayleigh-dagilimlarinin-kullanilmasi.pdf
  • 1
14 - 21
  • Turkish

REFERENCES

References: 

[1]. Kurban M., Elektrik Enerjisi Üretiminde Rüzgar
Enerjisinin Yeri ve Önemi, I. Ege Enerji
Sempozyumu ve Sergiisi , Denizli, 22-24 Mayıs,
(2003).(özet)
[2]. Hocaoğlu F.O. ve Kurban M., Rüzgar Gücünden
Elektrik Enerjisi Üretimi için Rüzgar Türbini
Tasarımı, EVK’2005 1. Enerji Verimliliği ve Kalitesi
Sempozyumu, Kocaeli, 17-18 Mayıs, (2005).
[3]. Golding E.W., The Generation of Electricity by
Wind Power, London, (1976).
[4]. Lipman N.H. and Musgrove P.J.; Wind Energy for
the Eighties, England, (1982).
[5]. Hickok F; Handbook of Solar and Wind Energy,
Boston.
[6]. Simmons D.M., Wind Power, london, (1975).
[7]. Elektrik İşleri Etüd İdaresi-web sayfası
[8]. Cliff, W.C., The Effect of Generalized Wind
Characteristics on Annual Power Estimates from
Wind Turbine Generators. PNL-2436, Richland,
Washington: Battele Pacific Northwest Laboratory,
(1977).
[9]. Akpınar E.K ve Akpınar S., Determination of the
Wind Energy Potential for Maden, Turkey. Energy
Convers Manage, 45 (18-19), 2901-14, (2004)
[10]. Weisser D. A., Wind Energy Analysis of Grenada:
an Estimation Using the ‘Weibull’ Density Function,
Renewable Energy, 28, 1803-1812, (2003).
[11]. Deaves D.M.and Lines I.G., On the Fitting of Low
Mean Wind Speed Data to the Weibull
Distribution,., 66, 169-78, (1997).
[12]. Haralambopoulos D.A, Analysis of Wind
Charactersistics and Potential in the East
Mediterranean-the Lesvos Case. Renewable Energy,
6,445-54, (1995).
[13]. Çelik A.N., 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).
[14]. Ülgen K. ve Hepbaşlı A. Determination of Weibull
parameters for wind energy analysis of İzmir,
Turkey. Int J Energy Res,, 26, 495-506, (2002).
[15]. Genç A., Murat E., Pekgör A., Oturanc G, Hepbaslı
A. ve Ülgen K., Estimation of Wind Power Potential
Using Weibull Distribution, 27, 809-822, (2005).
[16]. Swain J., Venkatraman S., Wilson J. Least-squares
estimation of distribution function in Johnson’s
translation systems. J.Statist. Comput. Simulation
29, 271-210, (1988).
[17]. Cheng, R.C.H. and Amin N.A.K., Estimating
Parameters in Continuous Univariate Distributions
with a Shifted Origin, J. Roy. Statist. Soc.Ser.B 45
394-403, (1983).
[18]. Wu X., Calculation of Maximum Entropy Densities
with Application to Income Distribution, 115, 347-
354, (2003).

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com