風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よくあります。
レイリー法
Rayleigh累積確率分布関数を評価します。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します。この方法は、真の解の解析形式が困難な場合に解を導きます。この方法は、地域の平均風速のみが分かっている場合に、現場で起こりそうな変動を計算するために適用されます。
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ません。
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ます。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ます。分類には2つの方法があります：
- 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ます。
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ます。測定値の合計数でクラス値を分割し、相対的な分布を評価するために、一定期間にわたって度数分布が作成されます。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する必要があります。
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の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す。
長期データの相関性
季節変動を考慮するため、測定データは少なくとも1年間は収集する必要があります。そして、単年度のデータを長期間のデータと比較する必要があります。風速は長期的な平均値とは大きく異なることがあります。
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よくあります。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ります。
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受け入れられません）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確認することです。
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、風向の評価が不可欠です。風速の分布や風向の変化の頻度、敷地の粗さ長さの評価などの情報が必要です。
これを視覚化するには、風速と風向の気象観測に基づいて風薔薇図を描くことができます。円は12～36のセクターに分割されます。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します。