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：
   • 風能因其環境污染小、能源利用效率高而成為廣泛開發的可再生能源之一。
   • 風能的高效利用對於應對氣候變化和能源危機具有重要意義，但風速的間歇性和不確定性給風能的併網和調度帶來了挑戰。
2. 風速預測的挑戰與重要性：
   • 風速預測對於風電場的電力整合至關重要，準確的預測模型能夠幫助電網運營商優化電力資源配置，減少因風速波動帶來的經濟損失。
   • 風速數據的非平穩性和非線性特徵使得傳統的預測方法難以達到滿意的精度，因此開發新的預測模型成為研究的熱點。
3. 機器學習在風速預測中的應用：
   • 機器學習技術，尤其是深度學習，因其強大的數據處理能力和模式識別能力，在風速預測領域顯示出巨大潛力。
   • 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，結合長短期記憶網絡（LSTM）進行風速預測，旨在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利用領域中對高效、準確的風速預測模型的需求，以及現有方法的局限性。作者通過提出一種新的混合機器學習模型，旨在解決這些挑戰，為風電場的電力整合提供技術支持。