A review of sensitivity analysis in wind resource assessment is presented, offering classifications by sensitivity analysis output variable (or model), method, application, country, and software. No review of sensitivity analysis in wind resource assessment is currently available in the literature. The review pool consists of 102 articles with models dealing with statistical and economic aspects of wind resource assessment (goodness-of-fit metrics, wind power, wind energy, the net present value, the payback period, the internal rate of return, the payback period, the levelized cost of energy, capital and operational expenses). Sensitivity analysis studies, where the wind is predicted with weather research and forecasting models, sensitivity analysis of hybrid energy systems with a wind component, and sensitivity analysis of wind turbine fatigue loads, are beyond the scope of this review. This review reveals the lack of collective agreement on the definition of sensitivity analysis in the literature, the dominance of nonlinear models (100%), and the prevalence of one-at-a-time sensitivity analysis method (82%). The review highlights the existing gaps in the field, provides evidence of the common pitfalls, possibly leading to costly misinterpretations of the data at the site and hence to erroneous feasibility assessments. The review urges to rethink how to conduct sensitivity analysis in wind resource assessment. It also includes comparison of one-at-a-time sensitivity analysis and global sensitivity analysis for a linear and nonlinear models.

本文对风资源评估中的敏感性分析进行了综述，并按敏感性分析输出变量（或模型），方法，应用，国家和软件进行了分类。文献中目前尚无关于风资源评估中的敏感性分析的综述。审查池由102篇文章组成，这些模型具有处理风能资源评估的统计和经济方面（拟合优度指标，风能，风能，净现值，投资回收期，内部收益率，投资回收率）的模型期间，能源，资本和运营支出的平均成本）。敏感性分析研究，其中使用天气研究和预测模型预测风向，对具有风成分的混合能源系统进行敏感性分析，风力涡轮机疲劳载荷的敏感性分析和灵敏度分析不在本文的讨论范围之内。这篇评论揭示了在文献中关于敏感性分析的定义，非线性模型的优势（100％）和一次性敏感性分析方法（82％）的普遍性缺乏集体共识。审查强调了该领域中的现有差距，提供了常见陷阱的证据，这可能导致对现场数据的误解高昂，从而导致错误的可行性评估。审查敦促重新考虑如何在风资源评估中进行敏感性分析。它还包括对线性和非线性模型的一次性敏感性分析和全局敏感性分析的比较。这篇评论揭示了在文献中关于敏感性分析的定义，非线性模型的优势（100％）和一次性敏感性分析方法（82％）的普遍性缺乏集体共识。审查强调了该领域中的现有差距，提供了常见陷阱的证据，这可能导致对现场数据的误解高昂，从而导致错误的可行性评估。审查敦促重新考虑如何在风资源评估中进行敏感性分析。它还包括对线性和非线性模型的一次性敏感性分析和全局敏感性分析的比较。这篇评论揭示了在文献中关于敏感性分析的定义，非线性模型的优势（100％）和一次性敏感性分析方法（82％）的普遍性缺乏集体共识。审查强调了该领域中的现有差距，提供了常见陷阱的证据，这可能导致对现场数据的误解高昂，从而导致错误的可行性评估。审查敦促重新考虑如何在风资源评估中进行敏感性分析。它还包括对线性和非线性模型的一次性敏感性分析和全局敏感性分析的比较。审查强调了该领域中的现有差距，提供了常见陷阱的证据，这可能导致对现场数据的误解高昂，从而导致错误的可行性评估。审查敦促重新考虑如何在风资源评估中进行敏感性分析。它还包括对线性和非线性模型的一次性敏感性分析和全局敏感性分析的比较。审查强调了该领域中的现有差距，提供了常见陷阱的证据，这可能导致对现场数据的误解高昂，从而导致错误的可行性评估。审查敦促重新考虑如何在风资源评估中进行敏感性分析。它还包括对线性和非线性模型的一次性敏感性分析和全局敏感性分析的比较。