Đánh giá các mô hình phân phối xác suất cho tốc độ gió theo mùa khi xem xét sự điều kiện độ cao thay đổi

Thai An Nguyen, Thi Tham Khong, Thi Kim Thao Nguyen, Huy Anh Quyen, Thi Thu Hien Huynh

Tóm tắt

Nghiên cứu này phân tích dữ liệu tốc độ gió theo từng mùa tại Kauai, Hawaii ở các độ cao 80m, 100m, 120m nhằm xác định phân phối xác suất phù hợp nhất. Bốn phân phối phổ biến – Weibull, Rayleigh, Lognormal và Generalized Extreme Value (GEV) đã được xem xét. Tham số của các phân phối được ước lượng bằng phương pháp Ước lượng Hợp lý Cực đại (MLE). Các tiêu chí thống kê dùng để đánh giá hiệu quả của từng phân phối như kiểm định như Kolmogorov-Smirnov (KS) cho thấy độ khớp của phân phối và dữ liệu thực tế, Chi-bình phương cho thấy sự phù hợp tốt nhất về tần suất, Tiêu chí thông tin Akaike (AIC) cho biết phân phối nào có sự cân bằng tốt nhất giữa độ phù hợp và độ phức tạp của mô hình, sai số bình phương trung bình (RMSE) cho thấy sai số dự đoán thấp nhất. Kết quả cho thấy phân phối GEV và Weibull mô tả tốt nhất dữ liệu tốc độ gió tại địa điểm nghiên cứu ở các độ cao, thể hiện qua các chỉ số độ phù hợp vượt trội. Ngược lại, các phân phối Rayleigh, Lognormal cho thấy sự phù hợp kém hơn đáng kể. Những phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn mô hình phân phối xác suất phù hợp với các độ cao khác nhau và đánh giá được tài nguyên gió và hỗ trợ quy hoạch hệ thống năng lượng gió hiệu quả.

Từ khóa

#Probability distribution modeling #Weibull distribution #Rayleigh distribution #Lognormal distribution #Generalized Extreme Value (GEV) distribution #Maximum Likelihood Estimation (MLE)

Tài liệu tham khảo

R. Sharma, P. Dutta, and S. S. Murthy, "Application of hydrogen storage in polygeneration microgrids: case study of wind microgrid in India," Energy, vol. 311, p. 133331, 2024, doi: 10.1016/j.energy.2024.133331.

Z. Ren, Q. Yu, D. Lin, and Y. Dong, "Optimal capacity configuration of a wind-solar-battery-diesel microgrid system using continuous grey wolf optimization," Journal of Energy Storage, vol. 113, pp. 115630, 2025, doi: 10.1016/j.est.2025.115630.

X. Li, Y. Chen, K. Li, S. Gao, and Y. Cui, "The optimal wind speed product selection for wind energy assessment under multi-factor constraints," Cleaner Engineering and Technology, 2025, doi: 10.1016/j.clet.2025.100883.

G. R. Sheu et al., "Distribution of atmospheric mercury in northern Southeast Asia and South China Sea during Dongsha Experiment," Atmos. Environ., vol. 78, pp. 174–183, Oct. 2013, doi: 10.1016/J.ATMOSENV.2012.07.002.

I. Pobočíková, Z. Sedliačková, and M. Michalková, "Application of four probability distributions for wind speed modeling," Procedia Engineering, vol. 192, pp. 713–718, 2017, doi: 10.1016/j.proeng.2017.06.123.

Y. Wang, Y. Li, R. Zou, and D. Song, "Bayesian infinite mixture models for wind speed distribution estimation," Energy Conversion and Management, vol. 236, p. 113946, 2021, doi: 10.1016/j.enconman.2021.113946.

F. Chellali, A. Khellaf, A. Belouchrani, and R. Khanniche, "A comparison between wind speed distributions derived from the maximum entropy principle and Weibull distribution: Case study of six regions of Algeria," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 16, no. 1, pp. 379–385, 2011, doi: 10.1016/j.rser.2011.08.002.

W. Werapun, Y. Tirawanichakul, and J. Waewsak, "Comparative study of five methods to estimate Weibull parameters for wind speed on Phangan Island, Thailand," Energy Procedia, vol. 79, pp. 976–981, 2015, doi: 10.1016/j.egypro.2015.11.596.

S. M. Aljeddani and M. Mohammed, "A novel approach to Weibull distribution for the assessment of wind energy speed," Alexandria Engineering Journal, vol. 78, pp. 56–64, 2023, doi: 10.1016/j.aej.2023.07.027.

D. R. Lins, K. S. Guedes, A. R. P. Neto, P. A. C. Rocha, and C. F. De Andrade, "Comparison of the performance of different wind speed distribution models applied to onshore and offshore wind speed data in Northeast Brazil," Energy, vol. 278, p. 127787, 2023, doi: 10.1016/j.energy.2023.127787.

H. Patidar, V. Shende, and P. Baredar, "Comparative study of offshore wind energy potential assessment using different Weibull parameters estimation methods," Environ. Sci. Pollut. Res., vol. 29, pp. 46341–46356, 2022, doi: 10.1007/s11356-022-19109-x.

F. Alfawzan, J. E. Alleman, and C. R. Rehmann, "Wind energy assessment for NEOM city, Saudi Arabia," Energy Sci. Eng., vol. 8, pp. 755–767, 2020, doi: 10.1002/ese3.548.

B. Ndeba, O. el Alani, A. Ghennioui, and M. Benzaazoua, "Comparative analysis of seasonal wind power using Weibull, Rayleigh and Champernowne distributions," Scientific Reports, vol. 15, 2025, doi: 10.1038/s41598-025-86321-3.

N. Aries, S. M. Boudia, and H. Ounis, "Deep assessment of wind speed distribution models: A case study of four sites in Algeria," Energy Conversion and Management, vol. 155, pp. 78–90, 2017, doi: 10.1016/j.enconman.2017.10.082.

N. Masseran, A. Razali, and K. Ibrahim, "An analysis of wind power density derived from several wind speed density functions: The regional assessment on wind power in Malaysia," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 16, no. 8, pp. 6476–6487, 2012, doi: 10.1016/j.rser.2012.03.073.

N. Masseran, "Integrated approach for the determination of an accurate wind-speed distribution model," Energy Conversion and Management, vol. 173, pp. 56–64, 2018, doi: 10.1016/j.enconman.2018.07.066.

H. Shi, Z. Dong, N. Xiao, and Q. Huang, "Wind Speed Distributions Used in Wind Energy Assessment: A Review," Frontiers in Energy Research, vol. 9, 2021, doi: 10.3389/fenrg.2021.769920.

W. W. Gould, J. Pitblado, and W. Sribney, “Maximum likelihood estimation with STATa,” ResearchGate, Jan. 2006

C. K. Enders, “Maximum likelihood estimation,” Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, Apr. 2005, doi: 10.1002/0470013192.bsa200.

R. B. Millar, “Maximum Likelihood Estimation and Inference: With Examples in R, SAS and ADMB”, Chichester, U.K.: Wiley, 2011.

R. H. Norden, “A survey of maximum likelihood estimation,” International Statistical Review / Revue Internationale de Statistique, vol. 40, no. 3, pp. 329–354, Dec. 1972.

S. S. Kutty, M. G. M. Khan, and M. R. Ahmed, “Analysis of wind characteristics and wind energy resource assessment for Tonga using eleven methods of estimating Weibull parameters,” Heliyon, vol. 10, no. 9, p. e30047, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e30047.

S. Jahan, N. Masseran, and W. Zin, "Wind speed analysis using Weibull and lower upper truncated Weibull distribution in Bangladesh," Energy Reports, vol. 11, pp. 5456–5465, 2024, doi: 10.1016/j.egyr.2024.05.029.

A. F. Zobaa and S. H. E. A. Aleem, "Uncertainties in Modern Power Systems," Academic Press, Chapter 1, pp. 3–4.

I. Pobocikova, Z. Sedliackova, M. Michalkova, and F. George, "Monte Carlo Comparison of the methods for estimating the WEIBULL distribution parameters - Wind Speed application," Communications - Scientific Letters of the University of Zilina, vol. 19, no. 2A, pp. 79–86, 2017, doi: 10.26552/com.c.2017.2a.79-86.

Y. Bai and W. Jin, "Random variables and uncertainty analysis," in Elsevier eBooks, 2015, pp. 615–625.

C. Kongnam, S. Nuchprayoon, S. Premrudeepreechacharn, and S. Uatrongjit, "Decision analysis on generation capacity of a wind park," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 13, no. 2, pp. 2126–2133, Jan. 2009, doi: 10.1016/j.rser.2009.01.023.

G. Carpinelli, G. Celli, F. Pilo, and A. Russo, "Distributed generation siting and sizing under uncertainty," in IEEE Conference Publication, vol. 4, 2001, doi: 10.1109/PTC.2001.964856.

S. Zhang, P. Huang, and Y. Sun, "A multi-criterion renewable energy system design optimization for net zero energy buildings under uncertainties," Energy, vol. 94, pp. 654–665, 2016, doi: 10.1016/j.energy.2015.11.044.

Z. Zhou, J. Zhang, P. Liu, Z. Li, M. C. Georgiadis, and E. N. Pistikopoulos, "A two-stage stochastic programming model for the optimal design of distributed energy systems," Applied Energy, vol. 103, pp. 135–144, Jan. 2013, doi: 10.1016/j.apenergy.2012.09.019.

S. S. Kutty, M. G. M. Khan, and M. R. Ahmed, "Analysis of wind characteristics and wind energy resource assessment for Tonga using eleven methods of estimating Weibull parameters," Heliyon, 2024

K. P. Burnham and D. R. Anderson, "The Akaike information criterion: Background, derivation, properties, application, interpretation, and refinements," Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2020, Art. no. e1460.