在风电场的布局设计中，通过“韦布尔分布”能够基于风速分布数据，描述风速的频率分布，以优化风机的位置和间距，从而实现风能的最大化利用。
而风速的风频分布，本质上来说，就是风速的统计概率分布，它是衡量风能资源分布特性的核心指标，能够直观反映风电场在特定时段内各风速值出现的概率分布。
在风电场的布局设计过程中，必须基于精确的风速分布数据进行优化，以确保风电场的效率和经济性达到最优。
韦布尔分布的具体使用方法为：首先，需要收集到该地区一年的风速数据，通过最大似然估计法（mle）或线性回归法等统计方法，来估计韦布尔分布的两个关键参数——形状参数（k）和尺度参数（a）。
这两个参数的准确估计，对后续的风能密度计算至关重要。
一旦获取这两个参数，亦可以利用韦伯函数来计算出风能密度，从而为风电场的布局设计和风能评估提供更为精准的科学依据。
曾参与风电场规划布局工作的麦麦提，对“韦布尔分布”当然不陌生。
只是他那个时代，风电理论在中国早已成熟，加上计算机算力与物联网的飞速发展，测算数据这种繁琐复杂的活儿都直接丢给电脑，他们只需依据得出的数据给些实地建议就行。
习惯了后世电脑科技的麦麦提，这还是头一回见识人工手搓“韦布尔分布”的“大场面”，心里不禁对马文斌多了些敬重。
看着额头满是汗珠的马文斌还在费劲儿演算尺度参数的最后一步——“将风速数据的形状参数次方的平均值取形状参数的倒数次方，得到尺度参数的初步估计”，麦麦提一时不忍心打断他的思路。
尽管他已经发现马文斌在韦布尔分布计算中忽略了风能密度这个重要因素，但就当下情况看，问题倒是不大。
又过了约莫一刻钟，马文斌忽然长舒一口气，十分来气且潇洒的，将已经用的几乎秃噜皮的铅笔头往地上一丢，站起来指着手里得出的一组数据，炫耀道：
“我说的可没错吧，师妹，数据在这里，i区的形状参数为228，这比iv b区