## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Penentuan Parameter Weibull Untuk Mendapatkan Densitas Daya Angin Di Kawasan Blang Bintang Aceh Besar
Muliadi Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro Universitas Iskandar Muda Jln. Kampus UNIDA, Surien, Meuraxa, Kota Banda Aceh muliadi.tripa@gmail.com
Teuku Murisal Asyadi Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro Universitas Syiah Kuala Jln. Tgk. Syech Abdul Rauf No. 7 Darussalam Banda Aceh t.murisal91@gmail.com Diterima : April 2021 Disetujui : Mei 2021 Dipublikasi : Juli 2021
Abstrak—Angin  adalah  salah  satu  sumber  daya  energi  yang dapat dikonversikan untuk memenuhi kebutuhan energi listrik dalam  mode  on  grid  dan  off  grid.  Pada  daerah  dengan karakteristik  angin  yang  tepat,  energi  angin  mungkin  sudah dapat bersaing dengan pembangkit listrik lainnya, tetapi pada beberapa daerah yang tidak memiliki potensi angin yang cukup analisa  kecepatan  angin  perlu  dilakukan  minimal  satu  tahun. Dalam  penelitian  ini,  data  kecepatan  angin  diperoleh  dari BMKG  Blang  Bintang  Aceh  Besar.  Selanjutnya  semua  data dianalisis dengan menggunakan metode numerik yang berbeda untuk  mendapatkan  parameter  fungsi  distribusi  Weibull bentuk  k  dan  skala  c,  kecepatan  angin  rata-rata  (Vw),  dan potensi energi atau densitas daya angina (Pw) di kawasan Blang Bintang  Aceh  Besar.  Hasilnya,  parameter  Weibull  yang dihitung  dengan  menggunakan  metode  empiris  dan  metode momen  dapat  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  daripada metode grafik. Nilai Vw dan Pw dengan menggunakan metode momen didapatkan masing-masing sebesar 4,60 m/s dan 76,154 Watt/m 2 .  Nilai  tersebut  lebih  besar  bila  dibandingkan  dengan hasil  dari  menggunakan  metode  grafik  dan  empiris  yaitu masing-masing  Vw  sebesar  4,24  m/s  dan  4,59  m/s  serta  Pw sebesar 60,986 W/m 2 dan 75,649 W/m 2 .
Kata Kunci : Parameter Weibull, Kecepatan Angin, Densitas Daya
Abstract — The wind is one of the convertible energy sources to meet the needs of electric energy in on-grid and off-grid modes. In areas with the right wind characteristics, wind energy may already be able to compete with other power plants, but in some areas that do not have sufficient wind potential, wind speed analysis needs to be carried out for at least one year. In this study, wind speed data were  obtained  from  BMKG  Blang  Bintang  Aceh  Besar. Furthermore,  all  data  were  analyzed  using  different  numerical methods  to  obtain  the  parameters  of  the  Weibull  distribution function  of  shape  k  and  scale  c,  average  wind  speed  (Vw),  and potential energy or wind power density (Pw) in the Blang Bintang Aceh  Besar  area.  As  a  result,  the  Weibull  parameter  calculated using  the  empirical  method  and  the  moment  method  can  show better  results  than  the  graph  method.  The  values  of  Vw  and  Pw using the moment method were obtained respectively 4.60 m/s and 76.154 Watt/m 2 . This value is greater when compared to the results
using  graphical  and  empirical  methods,  namely  Vw  of  4.24  m/s and  4.59  m/s,  respectively,  and  Pw  of  60.986  W/m 2 and  75.649 W/m 2 .
Keywords: Weibull Parameters, Wind Speed, Power Density

## I. P ENDAHULUAN
Seiring dengan pertumbuhan populasi dan perkembangan teknologi,  permintaan  akan  energi  listrik  juga  semakin meningkat. Umumnya, energi listrik yang digunakan berasal dari  sumber  daya  energi  fosil  sehingga  sangat  berdampak terhadap kerusakan lingkungan. Salah satu upaya agar dapat mengurangi  dampak  tersebut  yaitu  dengan  beralih  kepada penggunaan energi yang bersih, ramah terhadap lingkungan, dan  baru  terbarukan.  Dengan  demikian,  pencarian  sumber daya  energi  baru  terbarukan  telah  menjadi  masalah  yang sangat  penting  bagi  seluruh dunia  karena merupakan  faktor yang paling utama dan dapat mempengaruhi perkembangan ekonomi dan sosial suatu daerah maupun dunia [1][2]. Salah satu sumber daya energi baru terbarukan tersebut yaitu energi angin.  Energi  angin  telah  digunakan  untuk  irigasi, penggilingan  gandum,  kapal  dan  banyak  bidang  lainnya karena  merupakan  sumber  energi  yang  ramah  lingkungan. Selanjutnya,  energi  angin  digunakan  untuk  memenuhi kebutuhan  energi  listrik  dan  akan  menjadi  masalah  paling penting di masa depan [3]. Saat ini, angin merupakan sumber energi terbarukan yang dapat dimanfaatkan baik dalam mode on  grid dan off  grid [4].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, pembangkit  listrik  dengan  sumber  energi  angin  telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat sehingga menjadi teknologi  yang  matang,  andal,  dan  efisien  untuk memproduksi  energi  listrik  [5].  Pada  daerah  dengan karakteristik  angin  yang  tepat  dan  stabil,  energi  angin mungkin  sudah  bisa  bersaing  dengan  batubara  atau pembangkit  lainnya,  terutama  ketika  biaya  pencemaran diperhitungkan  dalam  evaluasi  ekonomi  secara  keseluruhan [6]. Kondisi tersebut sangat tidak efisien apabila diterapkan pada daerah-daerah yang tidak memiliki potensi angin yang cukup. Oleh sebab itu, data kecepatan angin perlu dilakukan
analisa selama satu tahun apabila ingin menggunakan potensi angin sebagai sumber pembangkit listrik di daerah tersebut.
Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya,  metode  numerik yang  berbeda  telah  disarankan  dalam  literatur  untuk menghitung  parameter  distribusi  Weibull.  Bassyouni  dkk. menggunakan  data  angin  dari  11  tahun  (2002-2012)  untuk menentukan  karakteristik  angin.  Karakteristik  ini  termasuk kecepatan  angin  harian,  bulanan  dan  tahunan,  distribusi kepadatan probabilitas angin, bentuk k dan skala c parameter pada  ketinggian  10  m  [7].  Rocha  dkk.  berurusan  dengan evaluasi  dan  perbandingan  metode  numerik  yang  berbeda untuk penilaian efisiensi dalam menentukan parameter untuk fungsi distribusi Weibull, menggunakan data kecepatan angin yang  dikumpulkan  [8].  Freitas  de  Andrade  dkk. memperkenalkan  pendekatan  baru  untuk  menganalisis metode  numerik  yang  digunakan  dalam  menghitung parameter  distribusi  Weibull  untuk  prediksi  sumber  energi angin [9]. Rehman dkk. meneliti pengukuran kecepatan angin yang  dibuat  pada  tiga  ketinggian  yang  berbeda,  dan parameter  Weibull  untuk  mengevaluasi  karakteristik kecepatan angin dan potensi tenaga angin [10]. Selanjutnya, Azad  dkk.  menentukan  metode  terbaik  untuk  memperoleh koefisien fungsi distribusi Weibull dan mengevaluasi potensi energi  angin  pada  ketinggian  yang  berbeda  dengan  lokasi yang diinginkan dan di diagnosis secara statistik [11].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  beberapa  hasil  review tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan parameter  Weibull,  kecepatan  angin  rata-rata  dan  densitas daya angin ( power density ) di kawasan Blang Bintang Aceh Besar. Selanjutnya dalam penelitian ini, parameter bentuk k dan  skala c ditentukan  dengan  menggunakan Standard Deviation  Method (STDM)  yaitu  dengan  metode  grafik, metode empiris, dan metode momen.

## II. METODE
Data  kecepatan  angin  dalam  penelitian  ini  diambil melalui  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika (BMKG)  Blang  Bintang  Aceh  Besar.  Data  tersebut  diukur pada  ketinggian  10  m  dan  diambil  selama  satu  tahun  yaitu dari  bulan  Januari  sampai  dengan  bulan  Desember  tahun 2019.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  densitas daya  angin  di  kawasan  Blang  Bintang  Aceh  Besar  dengan menentukan parameter fungsi Weibull menggunakan metode grafik, metode empiris, dan metode momen.
Metode distribusi Weibull merupakan yang paling dapat diandalkan  untuk  estimasi  energi  angin  [12].  Untuk mengidentifikasi suatu wilayah dengan potensi tenaga angin, maka  perlu  mengukur  nilai  kecepatan  angin  pada  interval waktu  tertentu.  Parameter  bentuk k dan  skala c merupakan fungsi  distribusi  Weibull  yang  sering  digunakan  untuk menentukan  kecepatan  angin  rata-rata  dan  potensi  energi [13].
Namun,  terdapat  banyak  fungsi  distribusi  untuk mengevaluasi distribusi kecepatan angin dan potensi  tenaga angin  diantaranya  dengan  menggunakan  fungsi  distribusi Weibull  dan  Rayleigh.  Distribusi  Rayleigh  merupakan distribusi  yang  paling  populer  dari  semuanya  dibandingkan dengan  distribusi  Weibull.  Namun,  distribusi  Rayleigh kurang  fleksibel  dan  perhitungannya  lebih  mudah  karena merupakan fungsi satu parameter [14].
Selanjutnya  dengan  menggunakan  distribusi  Weibull, kecepatan  angin  dikelompokkan  secara  periodik  sehingga
densitas  probabilitas  masing-masing  rasio  kecepatan  angin dapat dihitung dengan persamaan berikut:
𝑝(𝑣 𝑖 ) = 𝑓𝑖 ∑ 𝑓𝑖 𝑁 𝑖=1 (1)
Dimana f i adalah frekuensi kemunculan setiap interval kecepatan angin, N adalah jumlah hari dalam periode waktu yang dipertimbangkan, dan p(v i ) adalah densitas probabilitas terakumulasi [3].
Kedua  parameter  fungsi  distribusi  Weibull  untuk kecepatan  angin  dan  fungsi  distribusi  kumulatif  dapat diformulasikan sebagai berikut:
𝑓(𝑣) = ( 𝑘 𝑐 ) ( 𝑣 𝑐 ) 𝑘−1 𝑒𝑥𝑝 [− ( 𝑣 𝑐 ) 𝑘 ] (2)
𝐹(𝑣) = 1 − 𝑒𝑥𝑝 [− ( 𝑣 𝑐 ) 𝑘 ] (3)
Dimana f(v) adalah probabilitas kecepatan angin (v) , k adalah  parameter  bentuk  Weibull  tanpa  dimensi, c adalah parameter skala Weibull yang memiliki nilai referensi dalam satuan kecepatan angin, dan F(v) adalah fungsi probabilitas kumulatif dari kecepatan angin (v) [7].
Ada  banyak  metode  untuk  menentukan  parameter fungsi  Weibull  dalam  mengkarakterisasi  data  kecepatan angin.  Fungsi  distribusi  Weibull  merupakan  fungsi  tiga parameter,  tetapi  untuk  kecepatan  angin  diketahui  dapat dinyatakan  secara  matematis  dalam  model  dua  parameter [15][16].

## A. Metode Grafik
Metode  grafik  diterapkan  oleh  fungsi  logaritma  dari fungsi  distribusi  kumulatif F(v) ,  yaitu  fungsi  probabilitas kumulatif yang dimodifikasi karena penyisipan transformasi logaritmik ganda  [17]. Jika persamaan (3), logaritma ganda dari  dua  sisi  ditulis  ulang  dalam  bentuk  linear,  maka  akan menghasilkan persamaan (4) dan (5) sebagai berikut:
− ( 𝑣 𝑐 ) 𝑘 = 𝑙𝑛[1 − 𝐹(𝑣)] (4)
𝑘 𝑙𝑛(𝑣) − 𝑘 𝑙𝑛(𝑐) = ln[−𝑙𝑛[1 − 𝐹(𝑣)]] (5)
Jadi, jika x = ln(v), y = ln[-ln[1- F(v)]] , A = k dan B = -k ln(c) , maka didapat persamaan linear sebagai y = Ax + B . Selanjutnya, didapatkan c = exp(-B/A) dari B = -k ln(c) [12].
Setelah menentukan nilai 𝑦 = 𝐴𝑥 + 𝐵 , maka parameter k dan c dapat dihitung dengan persamaan:
𝑘 = 𝐴; 𝑐 = 𝑒𝑥𝑝 ( −𝐵 𝐴 ) (6)

## B. Metode Empiris
Metode  Empiris  merupakan  metode  dengan  distribusi data  yang  memungkinkan  untuk  memecahkan  hubungan antara nilai rata-rata kecepatan angin dan nilai standar deviasi antara  bentuk  parameter  menggunakan  metode  numerik untuk  menentukan  skala  dan  bentuk  parameter  dapat dinyatakan  seperti  pada  persamaan  (7)  sampai  dengan persamaan (10) [8][18].
𝑣 𝑚 = 1 𝑛 ∑ 𝑣 𝑖 𝑛 𝑖=1 (7)
𝜎 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑣 𝑖 − 𝑣 𝑚 ) 2 𝑛 𝑖=1 (8)
𝑘 = ( 𝜎 𝑣𝑚 ) −1.086 (9)
𝑐 = 𝑣𝑚 Г(1+(1/𝑘)) (10)
Keterangan:
Г adalah fungsi gamma 𝑣 𝑚 adalah kecepatan angin rata-rata
𝜎 adalah standar deviasi
C. Metode Momen
Merupakan  salah  satu  metode  tertua  yang  digunakan untuk menentukan parameter distribusi Weibull. Dua momen pertama fungsi densitas Weibull digunakan  untuk menghitung  parameter  bentuk k dan  skala c .  Perhitungan didasarkan pada standar deviasi (σ) , kecepatan angin rata-rata (v m ) dan fungsi gamma (Г) [8][11].
𝑘 = ( 0,9874 ( 𝜎 𝑣𝑚 ) ) 1.0983 (11)
𝑐 = 𝑣𝑚 Г(1+(1/𝑘))
(12)
Parameter  bentuk  Weibull k adalah  faktor  yang  sangat penting untuk mengetahui karakteristik kecepatan angin pada lokasi  angin  tertentu.  Faktor  skala  Weibull c menunjukkan potensi  kekuatan  angin.  Jadi,  semakin  besar  nilai c ,  maka semakin tinggi potensi anginnya.
D. Densitas Daya (Power Density)
Perkiraan  kecepatan  angin  rata-rata  dan  densitas  daya angin  diperkirakan  dengan  menggunakan  tiga  metode  serta parameter  distribusi  Weibull  yang  diperoleh.  Selanjutnya, nilai  perkiraan  dibandingkan  dengan  kecepatan  angin  rata- rata  nyata  dan  nilai  densitas  daya  yang  diperoleh  dari  hasil pengukuran.  Hal  ini  dilakukan  sebagai  indikator  untuk mengevaluasi  keakuratan  metode  yang  digunakan.  Untuk data  seri  waktu  nyata,  kecepatan  angin  rata-rata  (v m )  dan densitas  daya  angin (P m ) dapat  dihitung  dengan  persamaan berikut [19]:
𝑣 𝑚 = 1 𝑛 ∑ 𝑣 𝑖 𝑛 𝑖=1 (13)
𝑃 𝑚 = 1 2 𝜌𝑣̅ 3 (14)
Selanjutnya, kecepatan angin rata-rata dan densitas daya angin  juga  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  parameter bentuk k dan  skala c .  Kecepatan  angin  rata-rata  ( V w )  dan densitas daya angin ( P w ) dari fungsi distribusi Weibull dapat diperkirakan dengan persamaan berikut [20]:
𝑉 𝑤 = 𝑐Г (1 + 1 𝑘 ) (15)
𝑃 𝑤 = 1 2 𝜌𝑐 3 Г (1 + 3 𝑘 ) (16)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data frekuensi dan probabilitas berkala kecepatan angin perhari yang didapatkan melalui BMKG Blang Bintang Aceh Besar ditunjukkan dalam Tabel 1. Pada kolom kedua terdapat data  kecepatan  angin  yang  dikelompokkan  secara  periodik. Kolom ketiga menunjukkan kecepatan angin rata-rata untuk setiap  rasio  atau  frekuensinya.  Jumlah  frekuensi  kecepatan angin  terdapat  pada  kolom  keempat,  dan  kolom  kelima menunjukkan  densitas  probabilitas  terakumulasi  yang dihitung berdasarkan persamaan (1).
T ABEL 1. F REKUENSI DAN P ROBABILITAS B ERKALA K ECEPATAN A NGIN P ERHARI UNTUK W ILAYAH B LANG B INTANG A CEH B ESAR i vi (m/s) vi' (m/s) fi p (vi) P (vi) 1 0-1 0.5 10 0.027 0.027 2 1-2 1.5 8 0.022 0.049 3 2-3 2.5 33 0.09 0.14 4 3-4 3.5 102 0.279 0.419 5 4-5 4.5 122 0.334 0.753 6 5-6 5.5 65 0.178 0.932 7 6-7 6.5 18 0.049 0.981 8 7-8 7.5 5 0.014 0.995 9 8-9 8.5 1 0.003 0.997 10 9-10 9.5 1 0.003 1.000
Berdasarkan  Tabel  1,  nilai  densitas  probabilitas  dan distribusi  probabilitas  kumulatif  kecepatan  angin  untuk kawasan Blang Bintang Aceh Besar selama satu tahun dapat diilustrasikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Densitas probabilitas dan distribusi probabilitas kumulatif kecepatan angin
Selanjutnya, pada metode grafik nilai numerik dari A dan B  pada  y  =  Ax  +B  harus  ditentukan  terlebih  dahulu  agar didapatkan  parameter  bentuk  k  dan  skala  c.  Hasil selengkapnya ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil regresi linear dari data angin untuk wilayah Blang Bintang Aceh Besar
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai  numerik  A  dan  B yaitu sebesar y = 3.452x – 5.3509. Jadi pada metode grafik, dengan menggunakan persamaan (6) maka parameter bentuk k didapatkan sebesar 3.4520 dan skala c sebesar 4.7118.
Untuk  parameter  bentuk  k  dan  skala  c  dengan menggunakan metode empiris, nilai rata-rata kecepatan angin dan  standar  deviasi  yang  dihitung  terlebih  dahulu  dengan menggunakan  persamaan  (7)  dan  (8).  Selanjutnya  dengan menggunakan persamaan (9), parameter bentuk k didapatkan sebesar  3.6431  dan  dengan  menggunakan  persamaan  (10), parameter skala c didapatkan sebesar 5.0895.
Kemudian pada metode momen, persamaan (11) dan (12) digunakan  untuk  menentukan  parameter  distribusi  Weibull yaitu  parameter  bentuk  k  dan  skala  c.  Hasilnya  didapatkan bahwa  parameter  bentuk  k  sebesar  3.6457  dan  parameter skala  c  sebesar  5.1008.  Hasil  selengkapnya  dari  ketiga metode tersebut ditunjukkan pada Gambar 3 dan 4 berikut ini.
Gambar 3. Parameter bentuk k dari ketiga metode
Hasil  uji  statistik,  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4 menunjukkan  bahwa  metode  empiris  dan  metode  momen dapat  memberikan  hasil  terbaik  saat  menentukan  koefisien Weibull  dibandingkan  dengan  metode  grafik.  Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode numerik yang paling  sesuai  untuk  menentukan  koefisien  atau  parameter fungsi  distribusi  Weibull  di  wilayah  Blang  Bintang  Aceh Besar yaitu metode momen.
Setelah mendapatkan parameter fungsi distribusi Weibull, langkah  selanjutnya  menentukan  kecepatan  angin  rata-rata dan densitas daya untuk wilayah Blang Bintang Aceh Besar. Berdasarkan  persamaan  (13)  dan  (14)  didapatkan  bahwa kecepatan  angin  rata-rata  yang  diukur  adalah  sebesar  4.243 m/s  dan  densitas  angin  ( 𝜌) sekitar  1,225  kg/m 3 ,  sehingga densitas daya angin didapatkan sebesar 46.787 W/m 2 . Hasil tersebut didapatkan sesuai dengan data kecepatan angin yang diukur  setiap  hari  pada  tahun  2019.  Berdasarkan  data kecepatan  angin  tersebut  diketahui  bahwa  kawasan  Blang Bintang Aceh Besar memiliki potensi energi angin yang baik.
Kecepatan  angin  rata-rata  dan  densitas  daya  angin  juga dapat dihitung dengan menggunakan parameter bentuk k dan skala c yaitu dengan menggunakan persamaan (15) dan (16). Hasilnya seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2.
T ABEL 2. K ECEPATAN A NGIN R ATA - RATA DAN D ENSITAS D AYA A NGIN DARI T IGA M ETODE Metode k c (m/s) Vw (m/s) Pw (W/m 2 ) Metode Grafik 3.4520 4.7118 4.24 60.986 Metode Empiris 3.6431 5.0895 4.59 75.649 Metode Momen 3.6457 5.1008 4.60 76.154
Tabel 2 menunjukkan nilai kecepatan angin rata-rata dan densitas  daya  angin  yang  dihitung  berdasarkan  metode distribusi  Weibull.  Hasilnya  didapatkan  bahwa  metode empiris  dan  metode  momen  telah  menunjukkan  hasil  yang lebih  baik  dalam  menghitung  densitas  daya  angin dibandingkan dengan metode grafik. Jadi dapat disimpulkan bahwa  penggunaan  ketiga  metode  tersebut  sesuai  dengan nilai riil di wilayah Blang Bintang Aceh Besar menurut tahun 2019.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  uji  statistik  menunjukkan bahwa  metode  empiris  dan  metode  momen  adalah  metode terbaik  dalam  menentukan  parameter  bentuk k dan  skala c . Pada tahun 2019, kecepatan angin rata-rata dan densitas daya angin  di  kawasan  Blang  Bintang  Aceh  Besar  dengan menggunakan  metode  grafik  masing-masing  diperoleh sebesar 4.24 m/s dan 60.986 W/m 2 , metode empiris masing- masing  sebesar  4.59  m/s  dan  75.649  W/m 2 ,  dan  metode momen masing-masing sebesar 4.60 m/s dan 76.154 W/m 2 . Menurut  data  kecepatan  angin  tahun  2019,  metode  empiris dan metode momen telah menunjukkan hasil yang lebih baik daripada  metode  grafik  dalam  menghitung  kecepatan  angin rata-rata dan densitas daya angin di kawasan Blang Bintang Aceh Besar.

## R EFFERENSI
[1]  S. Ointu, “Studi Perencanaan Pembangunan Pembangkit Iistrik Tenaga Mikrohidro  (  PLTMH  )  Berdasarkan  Potensi  Air  yang  Ada  di  Desa Pinogu,” vol. 2, pp. 30–38, 2020.
[2]  Y. A. Kaplan, “Overview of wind energy in the world and assessment of current wind energy policies in Turkey,” Renew. Sustain. Energy
Rev., vol. 43, pp. 562–568, Mar. 2015, doi: 10.1016/J.RSER.2014.11.027.
[3]  Y. Alper, “Determination of the best Weibull methods for wind power assessment in the southern region of Turkey,” 2016, doi: 10.1049/iet- rpg.2016.0206.
[4]  M. Gabbasa, K. Sopian, Z. Yaakob, M. R. Faraji, A. Fudholi, and N. Asim, “Review of the energy supply status for sustainable development in  the  Organization  of  Islamic  Conference,”  Renew.  Sustain.  Energy Rev., vol. 28, pp. 18–28, 2013, doi: 10.1016/j.rser.2013.07.045.
[5]  M.  Çapik  and  A.  Osman,  “Present  situation  and  potential  role  of renewable energy in Turkey,” vol. 46, 2012, doi: 10.1016/j.renene.2012.02.031.
[6]  GWEC, “Global Wind Energy Council 2015 Report,” 2015.
[7]  M. Bassyouni et al., “Assessment and analysis of wind power resource using  weibull  parameters,”  vol.  33,  no.  1,  pp.  105–122,  2015,  doi: 10.1260/0144-5987.33.1.105.
[8]  P.  Alexandre, C. Rocha, R. C.  De  Sousa, C.  F.  De  Andrade,  and M. Eugênia,  “Comparison  of  seven  numerical  methods  for  determining Weibull parameters for wind energy generation in the northeast region of  Brazil,”  Appl.  Energy,  vol.  89,  no.  1,  pp.  395–400,  2012,  doi:
10.1016/j.apenergy.2011.08.003.
[9]  C. F. De Andrade, H. Falcão, M. Neto, P. Alexandre, C. Rocha, and M. Eugênia,  “An  efficiency  comparison  of  numerical  methods  for determining Weibull parameters for wind energy applications : A new approach applied to the northeast region of Brazil,” ENERGY Convers.
Manag., vol. 86,
pp.
801–808, 2014,
doi: 10.1016/j.enconman.2014.06.046.
[10]  S. Rehman, A. M. M. Alam, J. P. Meyer, K. Fahd, S. Arabia, and S.
Africa,  “International  Journal  of  Green  Energy  Wind  Speed Characteristics and Resource Assessment Using Weibull Parameters,”
no. August 2013, pp. 37–41, 2012, doi:
10.1080/15435075.2011.641700.
[11]  A. K. Azad, M. G. Rasul, and T. Yusaf, “Statistical Diagnosis of the Best  Weibull  Methods  for  Wind  Power  Assessment  for  Agricultural Applications,” pp. 3056–3085, 2014, doi: 10.3390/en7053056.
[12]  Y. M. Kantar and I. Usta, “Analysis of wind speed distributions : Wind distribution  function derived  from  minimum cross  entropy  principles as better alternative to Weibull function,” vol. 49, pp. 962–973, 2008, doi: 10.1016/j.enconman.2007.10.008.
[13]  M. R. Islam, R. Saidur, and N. A. Rahim, “Assessment of wind energy potentiality at Kudat and Labuan , Malaysia using Weibull distribution function,”  Energy,  vol.  36,  no.  2,  pp.  985–992,  2011,  doi: 10.1016/j.energy.2010.12.011.
[14]  E.  K.  Akpinar  and  S.  Akpinar,  “Statistical  analysis  of  wind  energy potential  on  the  basis  of  the  Weibull  and  Rayleigh  distributions  for Agin-Elazig , Turkey,” vol. 218, pp. 557–565, 2010.
[15]  E. C. Morgan, M. Lackner, R. M. Vogel, and L. G. Baise, “Probability distributions for offshore wind speeds,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 1, pp. 15–26, 2011, doi: 10.1016/j.enconman.2010.06.015.
[16]  K.  Mohammadi  and  A.  Mostafaeipour,  “Using  different  methods  for comprehensive  study  of  wind  turbine  utilization  in  Zarrineh  ,  Iran,” Energy  Convers.  Manag.,  vol.  65,  pp.  463–470,  2013,  doi: 10.1016/j.enconman.2012.09.004.
[17]  B. Basu, D. Tiwari, D. Kundu, and R. Prasad, “Is Weibull distribution the  most  appropriate  statistical  strength  distribution  for  brittle materials ?,” vol. 35, pp. 237–246, 2009, doi: 10.1016/j.ceramint.2007.10.003.
[18]  R.  Danwe,  “International  Journal  of  Sciences :  Basic  and  Applied Research  Performance  Assessment  of  Two-parameter  Weibull Distribution Methods for Wind Energy Applications in the District of Maroua in Cameroon,” no. July, 2014.
[19]  A. I. N. Press, “Investigation of wind characteristics and wind energy potential  in Kirklareli  ,  Turkey Murat  Go,”  vol.  32, pp.  1739–1752, 2007, doi: 10.1016/j.renene.2006.11.017.
[20]  T. Arslan, Y. M. Bulut, A. Alt, and M. Carlo, “Comparative study of numerical  methods  for  determining  Weibull  parameters  for  wind energy potential,” vol. 40, pp. 820–825, 2014, doi: 10.1016/j.rser.2014.08.009.