WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 風能作為可再生能源的重要性：
   • 風能因其對環境污染小和能源利用效率高而成為廣泛開發的可再生能源之一。
   • 風能的有效利用對於應對氣候變化和減少對化石燃料的依賴具有重要意義。
2. 風電併網的挑戰：
   • 風電併網需要準確預測風速，因為風速的間歇性和不可預測性給電網的穩定性和經濟性帶來挑戰。
   • 風速的準確預測對於平衡電力供需、減少運營成本和提高電網的可靠性至關重要。
3. 風速預測的現有方法及其局限性：
   • 現有的風速預測方法包括物理方法、統計方法、基於人工智能的方法以及混合方法。
   • 這些方法在處理非平穩和非線性的風速數據時存在局限性，尤其是在短期風速預測方面。
4. 提出的混合機器學習方法：
   • 本文提出了一種基於改進的量子行為粒子群優化（EBQPSO）和最小二乘支持向量機（LSSVM）的混合模型，用於短期風速預測。
   • 該模型結合了連續變分模態分解（SVMD）和長短期記憶網絡（LSTM）的優點，以提高預測的準確性和魯棒性。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在風能領域中對準確風速預測工具的需求，以及現有方法的局限性。作者提出了一種創新的混合機器學習方法，旨在克服這些挑戰，提供一種準確、高效且適應性強的風速預測工具。