作者面對的是智能電網中風力發電集成的問題，特別是在準確預測風速方面的挑戰。具體問題包括：
- 風速的間歇性和非平穩性：風速具有固有的間歇性和非平穩性特點，這使得準確預測風速成為一個難題。
- 風電集成到電網系統的挑戰：風電的非可調度性和非可存儲性給電網系統運營商在集成風能時帶來了困難，尤其是在維持電力供需平衡和避免成本增加方面。
- 現有預測模型的局限性：傳統的風速預測方法，包括物理方法、統計方法和人工智慧方法，都存在一定的局限性，如計算資源消耗大、預測精度隨時間降低、難以捕捉非線性關係等。
- 優化算法在風速預測中的應用：如何有效地優化支持向量機（SVM）等機器學習模型的超參數，以提高風速預測的準確性和魯棒性。