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：
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]]作为[[可再生能源]]的重要性'''：
#* 风能因其对[[环境污染]]小和[[能源利用效率]]高而成为广泛开发的可再生能源之一。
#* 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。
#* 风能的有效利用对于应对[[气候变化]]和减少对[[化石燃料]]的依赖具有重要意义。
#* 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。
# '''[[风电并网]]的挑战'''：
# '''风速预测的挑战与重要性'''：
#* 风电并网需要准确预测[[风速]]，因为风速的间歇性和不可预测性给[[电网]]的稳定性和经济性带来挑战。
#* 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。
#* 风速的准确预测对于平衡[[电力供需]]、减少运营成本和提高电网的可靠性至关重要。
#* 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。
# '''风速预测的现有方法及其局限性'''：
# '''[[机器学习]]在风速预测中的应用'''：
#* 现有的风速预测方法包括[[物理方法]]、[[统计方法]]、基于[[人工智能]]的方法以及[[混合方法]]。
#* 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。
#* 这些方法在处理非平稳和非线性的风速数据时存在局限性，尤其是在[[短期风速预测]]方面。
#* 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。
# '''提出的混合[[机器学习]]方法'''：
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。
#* 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，用于短期风速预测。
#* 该模型结合了[[连续变分模态分解]]（SVMD）和[[长短期记忆网络]]（LSTM）的优点，以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领域中对准确风速预测工具的需求，以及现有方法的局限性。作者提出了一种创新的混合机器学习方法，旨在克服这些挑战，提供一种准确、高效且适应性强的风速预测工具。

2024年9月3日 (二) 10:15的最新版本

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

  1. 风能作为可再生能源的重要性：
  2. 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。
  3. 机器学习在风速预测中的应用：

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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