WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/background：修订间差异

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

风能作为可再生能源的重要性：
- 风能因其环境污染小、能源利用效率高而成为广泛开发的可再生能源之一。
- 风能的高效利用对于应对气候变化和能源危机具有重要意义，但风速的间歇性和不确定性给风能的并网和调度带来了挑战。
风速预测的挑战与重要性：
- 风速预测对于风电场的电力整合至关重要，准确的预测模型能够帮助电网运营商优化电力资源配置，减少因风速波动带来的经济损失。
- 风速数据的非平稳性和非线性特征使得传统的预测方法难以达到满意的精度，因此开发新的预测模型成为研究的热点。
机器学习在风速预测中的应用：
- 机器学习技术，尤其是深度学习，因其强大的数据处理能力和模式识别能力，在风速预测领域显示出巨大潜力。
- 本文提出了一种基于改进的量子行为粒子群优化（EBQPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的混合模型，结合长短期记忆网络（LSTM）进行风速预测，旨在提高预测的准确性和鲁棒性。

综上所述，这篇文献的背景强调了在风能利用领域中对高效、准确的风速预测模型的需求，以及现有方法的局限性。作者通过提出一种新的混合机器学习模型，旨在解决这些挑战，为风电场的电力整合提供技术支持。

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-== 研究背景 ==
+这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
-风能由于其污染小和能源利用效率高，已成为最广泛开发的可再生能源之一。成功地将风能集成到电网系统中，取决于准确的风速预测模型。然而，由于风速的固有间歇性特征，风速预测任务具有挑战性。
+# '''[[风能]]作为[[可再生能源]]的重要性'''：
+#* 风能因其[[环境污染]]小、[[能源利用效率]]高而成为广泛开发的可再生能源之一。
+#* 风能的高效利用对于应对[[气候变化]]和[[能源危机]]具有重要意义，但[[风速]]的间歇性和不确定性给风能的并网和调度带来了挑战。
+# '''风速预测的挑战与重要性'''：
+#* 风速预测对于[[风电场]]的电力整合至关重要，准确的预测模型能够帮助[[电网]]运营商优化电力资源配置，减少因风速波动带来的经济损失。
+#* 风速数据的[[非平稳性]]和[[非线性]]特征使得传统的预测方法难以达到满意的精度，因此开发新的预测模型成为研究的热点。
+# '''[[机器学习]]在风速预测中的应用'''：
+#* 机器学习技术，尤其是[[深度学习]]，因其强大的数据处理能力和模式识别能力，在风速预测领域显示出巨大潜力。
+#* 本文提出了一种基于改进的[[量子行为粒子群优化]]（EBQPSO）和[[最小二乘支持向量机]]（LSSVM）的混合模型，结合[[长短期记忆网络]]（LSTM）进行风速预测，旨在提高预测的准确性和鲁棒性。
+综上所述，这篇文献的背景强调了在风能利用领域中对高效、准确的风速预测模型的需求，以及现有方法的局限性。作者通过提出一种新的混合机器学习模型，旨在解决这些挑战，为风电场的电力整合提供技术支持。

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