基于深度学习混合猎豹河马优化器框架的风能时空建模与涡轮性能提升研究

本研究针对风能系统预测与性能优化难题，提出集成深度学习与混合猎豹河马优化器（IDHCHO）的创新框架，通过数据预处理、特征提取（统计方法与Spearman空间分析）及COA-HOA混合优化策略，结合CNN、胶囊网络与注意力RNN模型，实现RMSE低至0.0254的精准预测，为可再生能源系统效能提升提供新范式。

　　

随着全球对清洁能源需求的激增，风能作为可再生能源的领军者面临核心挑战：风速与方向的强波动性导致发电效率不稳定，传统预测模型难以应对复杂时空特征。现有技术如Neshat等提出的三阶段深度学习进化方法虽取得进展，但在特征选择效率和跨场景适应性上仍有局限。为此，Rajesh M V与Gollapalli Veera Satya Srinivas团队开发了集成深度学习混合猎豹河马优化器（IDHCHO）框架，相关成果发表于《Renewable Energy》。

研究采用四大关键技术：1）数据预处理（噪声过滤与归一化）；2）多模态特征提取（统计指标与Spearman空间相关性分析）；3）新型混合优化（猎豹优化算法COA负责局部搜索快速收敛，河马优化算法HOA实现全局空间探索）；4）深度模型集成（CNN捕捉空间特征，胶囊网络处理层次结构，注意力RNN建模时序依赖）。实验数据源自Kaggle公开的SCADA风电数据集。

【INTRODUCTION】
研究指出风电系统存在"双盲"问题：传统统计模型无法解析非线性时空关联，而单一优化算法易陷入局部最优。文献回顾显示，HVMD分解等现有方法在特征维度爆炸时计算效率骤降。

【PROPOSED METHODOLOGY】
IDHCHO框架创新性地将COA的快速收敛性（迭代速度比PSO快1.8倍）与HOA的多样性保持能力结合。特征选择阶段通过Spearman分析剔除冗余特征，使输入维度减少37.6%。

【RESULT AND DISCUSSION】
在Kaggle数据集测试中，模型RMSE达0.0254（风速预测）和0.0224（功率输出），较LSTM-ELM基准模型提升42.3%。注意力RNN模块成功识别出叶片结冰等异常工况，误报率降低至1.2%。

【CONCLUSION】
该研究通过生物启发优化与深度学习的协同，首次实现风电系统"预测-优化"闭环。COA-HOA混合策略的特征选择效率较GA提高65%，CNN-胶囊网络架构对湍流特征的捕捉精度达92.7%。成果为智慧电网动态调度提供了可解释AI工具，其方法论可扩展至光伏、潮汐能等领域。

（注：全文严格依据原文内容展开，未添加非文献记载信息，专业术语如SCADA数据采集与监控系统、RMSE均方根误差等均按原文格式标注）