所謂“韋布林分佈”，是一種連續機率分佈模型，其被廣泛應用於描述隨機變數的分佈情況。
在風電場的佈局設計中，透過“韋布林分佈”能夠基於風速分佈資料，描述風速的頻率分佈，以最佳化風機的位置和間距，從而實現風能的最大化利用。
而風速的風頻分佈，本質上來說，就是風速的統計機率分佈，它是衡量風能資源分佈特性的核心指標，能夠直觀反映風電場在特定時段內各風速值出現的機率分佈。
在風電場的佈局設計過程中，必須基於精確的風速分佈資料進行最佳化，以確保風電場的效率和經濟性達到最優。
韋布林分佈的具體使用方法為：首先，需要收集到該地區一年的風速資料，透過最大似然估計法（MLE）或線性迴歸法等統計方法，來估計韋布林分佈的兩個關鍵引數——形狀引數（k）和尺度引數（A）。
這兩個引數的準確估計，對後續的風能密度計算至關重要。
一旦獲取這兩個引數，亦可以利用韋伯函式來計算出風能密度，從而為風電場的佈局設計和風能評估提供更為精準的科學依據。
曾參與風電場規劃佈局工作的麥麥提，對“韋布林分佈”當然不陌生。
只是他那個時代，風電理論在中國早已成熟，加上計算機算力與物聯網的飛速發展，測算資料這種繁瑣複雜的活兒都直接丟給電腦，他們只需依據得出的資料給些實地建議就行。
習慣了後世電腦科技的麥麥提，這還是頭一回見識人工手搓“韋布林分佈”的“大場面”，心裡不禁對馬文斌多了些敬重。
看著額頭滿是汗珠的馬文斌還在費勁兒演算尺度引數的最後一步——“將風速資料的形狀引數次方的平均值取形狀引數的倒數次方，得到尺度引數的初步估計”，麥麥提一時不忍心打斷他的思路。
儘管他已經發現馬文斌在韋布林分佈計算中忽略了風能密度這個重要因素，但就當下情況看，問題倒是不大。
又過了約莫一刻鐘，馬文斌忽然長舒一口氣，十分來氣且瀟灑的，將已經用的幾乎禿嚕皮的鉛筆頭往地上一丟，站起來指著手裡得出的一組資料，炫耀道：
“我說的可沒錯吧，師妹，資料在這裡，I區的形狀引數為2.28，這比IV B區的形狀引數高1.98的要高出許多，證明該區域風速穩定，而其尺度引數為11.966m/s,可不知道你所說的IV B區的風速是多少？”
張妍也是被馬文斌這般手搓函式方程式的操作，驚到瞪圓了嘴，看著師兄這般欣喜，好半天才吐出一句：“行叭……你贏了，師兄。”
可看著師兄得意的樣子，張妍不甘示弱的腦袋瓜突然一轉，繼而邪魅一笑道：“但這隻能證明I區相對比IV B區更適宜安裝風電機。師兄，你是不是忘了一件事？”
“什麼事？”馬文斌一愣？
張妍嘻嘻兩聲，十分調皮地眨巴著眼睛，似笑非笑地看著馬文斌好一會兒後，才說道：“I區毗鄰柴窩鋪湖，柴東變電站的電網貌似才接到那邊的林場吧？要繞過林場先給你們架設新的電路，再搞一臺變壓器，建一座新的變電站供你們併網除錯用，你確定你們和電力工業局提前打好招呼了？”
“這……”馬文斌支吾的同時扭頭看向一旁的王曦權，從後者的目光中得到失望答案後，先前的喜悅蕩然無存，取而代之的是一聲長嘆，繼而是一聲不耐煩的：“算球去咯！”