風力測定データの評価方法
風の測定データを記録する方法はいくつかあり、同時に複数の方法が適用されることも多い。
レイリー法
Rayleigh累積確率分布関数を計算します。これは直接変分法であり、ノルム化された線形空間上で定義された関数の最小値を、その空間の要素の線形結合で近似する。この方法は、真の解の解析形式が困難な場合に解を得ることができる。この方法は、その地域の平均風速だけがわかっている場合に、現場で起こりそうな変動を計算するために適用される。
レイリー分布は固定された一般式を使っており、地域の特徴をある程度までしか反映していない。
ワイブル法
この方法は、実際の分布の形状が考慮されているため、Raleigh法よりも風の状況を正確に記述することができる。パラメータC = 2の場合、式はレイリー分布と同じになります。
測定データの分類
この手順は、測定データを構造化し、絶対最小（絶対必要なもののみ）に最小化するために使用される。分類には2つの方法がある：
- 風速を2段階で評価
- スケールは一定の幅のセグメントに分割される。
頻度が記録され、1分または10分の間隔でカウントされ、値がクラス限界内にあるかどうかが評価される。ある期間にわたって、測定値の総数でクラス値を分割することにより、相対的な分布を評価するための度数分布が作成される。測定されたデータは、要件と基準（ハブの高さでの長期的妥当性）に準拠するために、2つのステップで補正されなければならない。
ハブの高さへの変換
風力測定は通常、風力タービンのハブ高さよりも低い位置で行われるため、データの変換が必要です。この値は通常、各方向のセクター（例えば地面の等高線）で可能な敷地の粗さ長さで決定されます。周囲のおおよその値を示す粗さの長さのスケジュールを適用することができます。
しかし、より信頼性が高く正確な方法は、2つの異なる高さで風測定を行うことである。
長期データの相関性
測定データは、季節変動が考慮されていることを確実にするため、少なくとも1年間にわたって収集されなければならない。そして、単年度のデータを長期間のデータと比較しなければならない。風速は長期的な平均値とは大きく、最大で20％も異なることがある。
長期相関データは、近隣の専門気象観測所、空港、または既存のウィンドパークから得られることが多い。このような外部データの測定基準は、測定ステーションから収集されたものよりも低い基準である可能性がある。
最も重要なことは、外部データの信頼できる連続性（例えば、ある時点で移転した測候所からのデータは認められない）と、相関データに使用するサイトが比較可能であることを保証することである。
ウインドローズ
風力タービンの理想的な配置を可能にするためには、風向を妨げずに評価することが不可欠である。風速の分布や風向が変化する頻度に関する情報、敷地の粗さ長さの評価が必要です。
これを視覚化するために、風速と風向の気象学的観測に基づいて風薔薇図を描くことができる。円を12～36のセクターに分割する。最も外側の12個の広いくさびの半径は、12個の風向きのそれぞれの相対頻度を示す。
