WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/background

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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：
   • 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。
2. 风电并网的挑战：
   • 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。
3. 风速预测的现有方法及其局限性：
   • 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。
   • 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。
4. 提出的混合机器学习方法：
   • 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。