风功率分布参数的确定
根据风功率密度的定义，风功率密度P为空气密度ρ和风速v两个变量的函数。对某一地区而言，空气密度变化不大，可忽略不计，因此风功率密度主要由v3的变化决定。由此可以认为，风能的概率分布取决于风速的概率分布特征。经推算：
K、c为风速分布的威布尔参数
可见风能的分布仍是威布尔分布，形状参数变为3/k，尺度参数变为c3。
尺度参数c的优化
根据平均风速和最大风速估计威布尔参数的方法可以得出
所以尺度参数c可以省略不考虑。
形状参数k的优化
根据经验，风速分布的形状参数k值变化范围在1.0~3.0之间，3/k的范围在1.0~3.0之间。伽马函数表中，x变量的取值范围为1.000~1.999。
根据伽马函数关系式
通过观察伽马函数表发现，函数值的变化幅度不大，因此当x-1取值为1.0~1.999时，函数可取近似值0.9。
最终优化结果
综合以上结论，最终的风功率函数可以估算为以下公式：
n取值为0、1或2，取决于伽马函数（x-1）的迭代次数。
通过上公式发现平均风功率之和平均风速、形状参数有关。根据经验得知形状参数在小片地区内变化不明显，且在本式中影响较小，所以可有该地区的平均值2.34代替：
下表为在某中尺度平台上选取的五个点
图中五个点距离范围为5km~15km，风功率一栏为观测到数值，估算风功率一栏为取k平均值2.34后计算结果。从两列数据结果来看，因k值影响较小，在一定范围内，此估算方法具有一定的参考价值。
