Xác suất phân bố weibull là một trong những cách để tính toán sự phân bố tốc độ gió. Gọi k là tham số sự phân bố (shape parameter), c là tham số tỷ lệ của sự phân bố (scale parameter), v là tốc độ gió,Vi là tốc độ gió riêng biệt và dv là sự gia tăng của tố độ gió, P(v <vi <v+dv) là xác suất của tốc độ gió giữa v và v+dv và P(v>0) là xác suất phóng đại zero của tốc độ gió .
Hàm phân bố sẽ được tính theo biểu thức:
P(v<vi) = P(v>=0) { 1-exp } − (3.3) Với hai tham số sự phân bố weibull thì tốc độ gió trung bình sẽ được tính theo biểu thức:
= C. 1 + [m/s] (3.4) Với
: tốc độ gió trung bình [m/s] : hàm gamma
34
Hàm gamma là một trong những hàm rất quan trọng trong phân tích số liệu nó được trình bày bởi P.J David và được tính theo công thức sau:
(x)= (3.5) Trong trường hợp đặc biệt khi k =2 thì sự phân bố weibull sẽ trở thành sự phân bố Rayleight. Trong trường hợp này hệ số sẽ có giá trị là = 0.8862. Sự ảnh hưởng của tham số k đến hàm mật độ sác xuất sẽ được biểu diễn ờ hình 3.1 với tham số c được giữ là hằng số.
Hình 3.1 Sự phân bố weibull theo hàm k(c= hằng số)
Tham số c biểu diễn sự nhiều gió bao nhiêu ở một vùng hoặc là biểu diễn tốc độ gió lớn hơn bao nhiêu so với tốc độ gió trung bình và tham số c được biễu diễn ở hình 3.2 với tham số k được giữ bằng hằng số.
Có hai phương pháp tính tham số k,c nhưng phương pháp maximum likelihood (Seguro and Lambert 2000) được sử dụng tính toán phổ biến nhất . Theo Phương pháp maximum likelihood thì hai tham số k và c được tính toán theo biểu thức:
35
k= [m/s] (3.6)
c= [m/s] (3.7) Từ hai tham số k và c xác suất tốc độ gió lớn nhất VMP và tốc độ gió mang năng lượng lớn nhất VmaxE được tính theo biểu thức:
Xác suất tốc độ gió
[m/s] (3.8) Tốc độ gió mang năng lượng lớn nhất:
VmaxE= [m/s] (3.9) Ví dụ 3:
Cho tham số k=3.12, c= 15.55 hãy tính VMP, VmaxE
= 15,55(0,68)0.32
36
Hình 3.2 Sự phân bố weibull theo hàm c(k= hằng số)