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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강동범 (제주대학교) 고경남 (제주대학교)
저널정보
한국태양에너지학회 한국태양에너지학회 논문집 한국태양에너지학회 논문집 제38권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
11 - 25 (15page)

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The Ln-least method is commonly used to estimate the Weibull parameters from the observed wind speed data. In previous studies, the bin method has been used to calculate the cumulative frequency distribution for the Ln-least method. The purpose of this study is to obtain better performance in the Ln-least method by applying probability plotting position(PPP) instead of the bin method. Two types of the wind speed data were used for the analysis. One was the observed wind speed data taken from three sites with different topographical conditions. The other was the virtual wind speed data which were statistically generated by a random variable with known Weibull parameters. Also, ten types of PPP formulas were applied which were Hazen, California, Weibull, Blom, Gringorten, Chegodayev, Cunnane, Tukey, Beard and Median. In addition, in order to suggest the most suitable PPP formula for estimating Weibull parameters, two accuracy tests, the root mean square error(RMSE) and R² tests, were performed. As a result, all of PPPs showed better performances than the bin method and the best PPP was the Hazen formula. In the RMSE test, compared with the bin method, the Hazen formula increased estimation performance by 38.2% for the observed wind speed data and by 37.0% for the virtual wind speed data. For the R² test, the Hazen formula improved the performance by 1.2% and 2.7%, respectively. In addition, the performance of the PPP depended on the frequency of low wind speeds and wind speed variability.
#풍력에너지(Wind energy) #바람 데이터(Wind data) #와이블 분포(Weibull distribution) #Ln-least 방법(Ln-least method) #확률도시위치(Probability plotting position)

목차

Abstract
1. 서론
2. 와이블 분포(Weibull distribution)
3. 풍속 데이터
4. 확률도시위치 공식의 Lnleast방법 적용
5. 확률도시위치 적용 시 Lnleast방법의 예측 정확도 비교
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Ko, K. N., Kim, K. B., and Huh J. C., Characteristics of Wind Energy for Long-term Period (10 years) at Seoguang Site on Jeju Island, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 28, No. 3, pp. 45-52, 2008. Song, H. S., and Kwon, S. D., Assessing Goodness-of-Fit of Weibull Distributions for Wind Resource Prediction, Spring Conference of the Korean Solar Energy Society, pp. 63-65, 2014. Mathew, S., Wind Energy: Fundamentals, Resource Analysis and Economics, Springer, pp. 68-78, 2006. Seguro, J. V., and Lambert, T. W., Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol. 85, No. 1, pp. 75-84, 2000. Chang, T. P., Performance Comparison of Six Numerical Methods in Estimating Weibull Parameters for Wind Energy Application, Applied Energy, Vol. 88, No. 1, pp. 272-282, 2011.

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