It is observed that a period of pea

It is observed that a period of peak wind speeds resumes around
April to August at all sites and the lowest monthly mean wind
speed takes place in November at the end of the year. This dominant
shift may be caused by the effects of northeast-southwest
monsoons. It can be noticed that there are similar trends of
changes in the monthly mean wind speeds at all three sites during
a year. At each site, the wind is measured from a height of 65 m to
a height of 120 m. The monthly mean wind speeds increase about
15–20% of the monthly mean wind speeds at a height of 65 m.
Among three sites, site S3 has the highest monthly mean wind
speed while site S1 has the lowest monthly mean wind speed
throughout a year. Additionally, the plots of the monthly mean
wind speeds at site S3 in local wind shows a small fluctuation in
wind speed throughout a year, which can be useful for steady
power generation. Those observations can be confirmed with statistical
results in Table 3.
This wind analysis is reported by statistical values of annual
mean wind speed with corresponding variance, parameters of the
Weibull distribution that are the shape parameter and the scale
parameter, the ground surface friction coefficient, and the average
power density, at every height for all sites. The wind measurement
is treated as statistical data in determining the annual mean wind
speed and corresponding variance from Eqs. (6) and (7), respectively.
The parameters of the Weibull distribution, that is the shape
parameter and the scale parameter, are calculated from Eqs. (8)
and (9), respectively. At all sites, the annual mean wind speed
somewhat increases when the wind height increases as indicated
in Table 3. There is very good agreement between the annual mean
wind speeds and the scale parameters, which is statistically
described as the peak occurrence of the wind speed. Site S3 has
the highest annual mean wind speed with low variance.
Accordingly, the probability density functions of wind data at the
three sites at a height of 120 m are plotted as shown in Fig. 4.
It is found that site S3 has a greater frequency distribution of
higher mean wind speed than other sites where the shape parameters
are also larger as reported in Table 3. Obviously, site S3 has
strong wind conditions with the highest values of average power
densities among the three sites (68.61 W/m2 at 65 m,
75.63 W/m2 at 90 m, and 98.29 W/m2 at 120 m) even though the
ground roughness with ground surface friction coefficient of 0.17
at the sites S1 and S2 is lower than S3 due to plateau areas. It
should be noted that the shape factors for all sites in Table 3 are
more or less the same values at all three heights, although the
shape factor of site S1 at a height of 120 m is slightly higher than
the heights of 90 m and 65 m. It can be interpreted that the wind
profiles at all sites are determined by the power law equation in
Eq. (1). Therefore, the annual energy production at site S3 is
expected to be greater than others. Areas in the northeast of the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

It is observed that a period of peak wind speeds resumes aroundApril to August at all sites and the lowest monthly mean windspeed takes place in November at the end of the year. This dominantshift may be caused by the effects of northeast-southwestmonsoons. It can be noticed that there are similar trends ofchanges in the monthly mean wind speeds at all three sites duringa year. At each site, the wind is measured from a height of 65 m toa height of 120 m. The monthly mean wind speeds increase about15–20% of the monthly mean wind speeds at a height of 65 m.Among three sites, site S3 has the highest monthly mean windspeed while site S1 has the lowest monthly mean wind speedthroughout a year. Additionally, the plots of the monthly meanwind speeds at site S3 in local wind shows a small fluctuation inwind speed throughout a year, which can be useful for steadypower generation. Those observations can be confirmed with statisticalresults in Table 3.This wind analysis is reported by statistical values of annualmean wind speed with corresponding variance, parameters of theWeibull distribution that are the shape parameter and the scaleparameter, the ground surface friction coefficient, and the averagepower density, at every height for all sites. The wind measurementis treated as statistical data in determining the annual mean windspeed and corresponding variance from Eqs. (6) and (7), respectively.The parameters of the Weibull distribution, that is the shapeparameter and the scale parameter, are calculated from Eqs. (8)and (9), respectively. At all sites, the annual mean wind speedsomewhat increases when the wind height increases as indicatedin Table 3. There is very good agreement between the annual meanwind speeds and the scale parameters, which is statisticallydescribed as the peak occurrence of the wind speed. Site S3 hasthe highest annual mean wind speed with low variance.Accordingly, the probability density functions of wind data at thethree sites at a height of 120 m are plotted as shown in Fig. 4.It is found that site S3 has a greater frequency distribution ofhigher mean wind speed than other sites where the shape parametersare also larger as reported in Table 3. Obviously, site S3 hasstrong wind conditions with the highest values of average powerdensities among the three sites (68.61 W/m2 at 65 m,75.63 W/m2 at 90 m, and 98.29 W/m2 at 120 m) even though theground roughness with ground surface friction coefficient of 0.17at the sites S1 and S2 is lower than S3 due to plateau areas. Itshould be noted that the shape factors for all sites in Table 3 aremore or less the same values at all three heights, although theshape factor of site S1 at a height of 120 m is slightly higher thanthe heights of 90 m and 65 m. It can be interpreted that the windprofiles at all sites are determined by the power law equation inEq. (1) ดังนั้น การผลิตพลังงานประจำที่ S3 เป็นคาดว่าจะมากกว่าคนอื่น ในประเทศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันเป็นที่สังเกตว่าระยะเวลาของความเร็วลมสูงสุดดำเนินการต่อรอบ
เมษายน-สิงหาคมที่เว็บไซต์และรายเดือนลมต่ำสุดเฉลี่ย
ความเร็วจะเกิดขึ้นในเดือนพฤศจิกายนในช่วงปลายปีนี้ ที่โดดเด่นนี้
การเปลี่ยนแปลงอาจจะเกิดจากผลกระทบของภาคตะวันออกเฉียงเหนือทิศตะวันตกเฉียงใต้
มรสุม มันสามารถจะสังเกตเห็นว่ามีแนวโน้มที่คล้ายกันของ
การเปลี่ยนแปลงในความเร็วลมเฉลี่ยรายเดือนในทุกสามเว็บไซต์ในช่วง
ปี ที่แต่ละเว็บไซต์ลมจะวัดจากความสูง 65 เมตรจะ
มีความสูง 120 เมตร ความเร็วลมเฉลี่ยรายเดือนเพิ่มขึ้นประมาณ
15-20% ของความเร็วลมเฉลี่ยรายเดือนที่สูง 65 เมตร.
ในบรรดาสามเว็บไซต์, เว็บไซต์ S3 มีรายเดือนลมเฉลี่ยสูงสุด
ความเร็วในขณะที่เว็บไซต์ S1 มีรายเดือนความเร็วลมต่ำสุดเฉลี่ย
ตลอดทั้งปี . นอกจากนี้แปลงค่าเฉลี่ยรายเดือน
ความเร็วลมที่เว็บไซต์ S3 ในลมท้องถิ่นแสดงให้เห็นถึงความผันผวนของเล็ก ๆ ใน
ความเร็วลมตลอดทั้งปีซึ่งจะมีประโยชน์สำหรับมั่นคง
การผลิตกระแสไฟฟ้า การสังเกตผู้ที่ได้รับการยืนยันด้วยสถิติ
ผลในตารางที่ 3
การวิเคราะห์ลมนี้มีรายงานโดยค่าสถิติประจำปี
ความเร็วลมเฉลี่ยที่สอดคล้องกันกับความแปรปรวนพารามิเตอร์ของ
การกระจาย Weibull ที่มีพารามิเตอร์รูปร่างและขนาด
พารามิเตอร์ที่พื้นดินมีค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทาน, และค่าเฉลี่ย
ความหนาแน่นของพลังงานที่สูงสำหรับทุกไซต์ทุก การวัดลม
จะถือว่าเป็นข้อมูลทางสถิติในการกำหนดลมเฉลี่ยรายปี
ความเร็วและความแปรปรวนที่สอดคล้องกันจาก EQS (6) และ (7) ตามลำดับ.
พารามิเตอร์ของการแจกแจงแบบ Weibull ที่เป็นรูปร่าง
พารามิเตอร์และพารามิเตอร์ระดับที่คำนวณจาก EQS (8)
และ (9) ตามลำดับ ที่เว็บไซต์ที่ทุกความเร็วลมเฉลี่ยประจำปี
ค่อนข้างสูงเพิ่มขึ้นเมื่อลมเพิ่มขึ้นตามที่ระบุไว้
ในตารางที่ 3 มีข้อตกลงที่ดีมากระหว่างค่าเฉลี่ยประจำปีเป็น
ความเร็วลมและพารามิเตอร์ขนาดซึ่งเป็นสถิติ
การอธิบายว่าเกิดขึ้นจุดสูงสุดของความเร็วลม . เว็บไซต์ S3 มี
ประจำปีความเร็วลมเฉลี่ยสูงสุดกับความแปรปรวนต่ำ.
ดังนั้นฟังก์ชั่นความหนาแน่นของข้อมูลลมที่
สามเว็บไซต์ที่ความสูง 120 เมตรมีการพล็อตดังแสดงในรูป 4.
นอกจากนี้ยังพบว่าเว็บไซต์ S3 มีการกระจายความถี่มากขึ้นของการ
ที่สูงขึ้นหมายถึงความเร็วลมกว่าเว็บไซต์อื่น ๆ ที่พารามิเตอร์รูปร่าง
นอกจากนี้ยังมีขนาดใหญ่ตามที่รายงานในตารางที่ 3 แน่นอนเว็บไซต์ S3 มี
สภาพลมที่แข็งแกร่งกับค่าสูงสุดของการใช้พลังงานเฉลี่ย
ความหนาแน่น ในสามเว็บไซต์ (68.61 W / m2 ที่ 65 ม.,
75.63 W / m2 ที่ 90 เมตรและ 98.29 W / m2 ที่ 120 เมตร) แม้ว่า
ความขรุขระของพื้นดินกับพื้นดินมีค่าสัมประสิทธิ์แรงเสียดทานพื้นผิวของ 0.17
ที่เว็บไซต์ S1 และ S2 ต่ำ กว่า S3 เนื่องจากพื้นที่ที่ราบสูง มัน
ควรจะตั้งข้อสังเกตว่าปัจจัยรูปร่างสำหรับทุกไซต์ในตารางที่ 3 จะมี
มากหรือน้อยค่าเดียวกันที่ทั้งสามความสูงแม้ว่า
ปัจจัยรูปร่างของเว็บไซต์ S1 ที่ความสูง 120 เมตรสูงกว่าเล็กน้อย
สูง 90 เมตรและ 65 ม. มันสามารถตีความได้ว่าลม
โปรไฟล์ที่เว็บไซต์ทั้งหมดจะถูกกำหนดโดยสมการอำนาจกฎหมายใน
สมการ (1) ดังนั้นการผลิตพลังงานประจำปีที่เว็บไซต์ S3 นั้น
คาดว่าจะมีมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ ในพื้นที่ภาคตะวันออกเฉียงเหนือของ