基于改进方法的接地网不开挖腐蚀速率预测模型(3)

（1）计算欧式距离。假设测试集数据集为B=(B1,B2,B3,···,Bn)，训练集数据集为A=(A1,A2, A3,···,An)，则测试集与训练集之间的欧式距离定义为。其中，Ak,Bk为训练集和测试集的特征属性，n为特征属性的个数。

（2）对欧式距离进行从大到小排序。

（3）根据步骤（2）选取距离最近的K个点，确定K值。

（4）确定K个附近点的类别，进而根据投票机制决定待分类样本的类别。

为了显示本文采用方法的优越性，同时采用了广义回归神经网络（GRNN）和BP神经网络对样品进行了训练、拟合和预测。进一步应用了上述3种模型对测试样本进行了预测，相关测试结果如表1所示。

为了更加直观和深入地对3种预测模型的误差进行对比分析，采用平均相对误差eMAPE、相对误差的标准差sMAPE和均方误差（MSE）eMSE 3个指标进行评价，相关计算公式为：

（10）

基于表1中3个模型预测的结果，进一步通过公式（10）~（12）分别对ICL-ML模型、广义回归神经网络（GRNN）、BP神经网络的结果进行了评价，见表2。

表1 实际值和3种模型的预测值对比Tab. 1 Comparison between the actual results and the predicted values of the three models编号腐蚀速率/（g×dm–2×a–1） 实际值ICL-MLGRNNBP .

表2 3种模型的误差对比Tab. 2 Comparison of errors among the three prediction models预测模型eMAPEsMAPEeMSE 50.079 30.095 90.031 50.111 70.130 90.100 20.306 40.516 0

通过分析表2中的指标，可以发现ICL-ML预测模型的eMAPE远小于广义回归神经网络和BP神经网络，表明ICL-ML模型预测结果的相对误差波动性较小，即ICL-ML模型的适应性和稳定性良好。与此同时，ICL-ML预测模型的sMAPE和eMSE也均远远小于广义回归神经网络和BP神经网络，说明ICL-ML模型的预测值更加接近于真实值，表现出更加优异的准确度。

4 结论

针对接地网腐蚀小样本和非线性强的问题，本文提出基于改进CL-ML模型的不开挖接地网腐蚀预测方法。基于对比学习和度量学习的思想，通过组合优化，把已经采样的珍贵样本作为锚点，预测新数据的腐蚀速率与现有样本腐蚀速率的关系，显著减小了拟合函数的压力与复杂性，并充分挖掘了稀有样本的内在相关性。测试结果显示提出的模型在3个关键指标（平均相对误差、相对误差的标准差、均方误差）的结果均远远小于常用的广义回归神经网络和BP神经网络。文中建模方法通过将比较学习和度量学习相结合，可以在不开挖的情况下对接地网的腐蚀情况进行准确性很高的预测，对变电站优化检修策略和降低运行风险具有重要的意义。

0 引言

随着我国电力系统向高压和大容量的发展，对系统运行的安全性和可靠性提出了更高的要求[1,2]。接地网是电网为了保障人身和设备安全而必备的装置，目前我国普遍采用镀锌钢和碳钢作为接地网导体。随着生态环境的恶化和线路电压等级的提升，接地网材料表面的腐蚀程度不断加剧甚至发生断裂，严重影响电网的安全运行[3]。传统的开挖检测接地网腐蚀状态方法虽然准确，但存在需要停机检查、浪费时间的缺点[4]。因此，有必要系统地研究接地网的腐蚀状态，建立稳定可靠的腐蚀预测模型，在不开挖的情况下准确预测接地网事故，从而显著提升电网运行的可靠性。

基于已有的接地网腐蚀数据，通过智能算法构建模型，进而对接地网腐蚀模型进行预测是一种潜在的解决方法。文献[5]应用BP神经网络建立了以腐蚀影响因素为输入参数的腐蚀预测模型。文献[6]首先应用层次分析法对各腐蚀因素进行科学权重，进而应用模糊理论建立预测模型。文献[7]建立了支持向量机的接地网预测模型，并通过人工蚁群算法对向量机的参数进行优化。文献[8]提出了一种将误差校正与改进最小二乘法支持向量机相结合的组合模型，并应用其对接地网腐蚀速率进行预测。文献[9]提出了一种改进果蝇算法优化BP神经网络算法，较准确地对接地网腐蚀速率进行预测。

由于腐蚀是一个长期和渐变的过程，故对实际电站接地网进行动态监测时通常选择以月为时间间隔，这就导致了腐蚀数据的样本通常少于100个，属于典型的小样本情况。而在样本情况过少的情况下，直接采用神经网络或其他拟合的方法，极易产生过拟合的问题，甚至因为样本过少，对过拟合的分析都具有很大的不确定性。此外，腐蚀速率虽然与土壤中的各项指标有关，但直接根据这些物理量纲差异巨大的参数拟合出腐蚀速率还是欠佳的。腐蚀是一个长期的、复杂的、包含时间积分的、非线性的电化学过程，相关环境参数也是探索研究中发现的比较重要的参数，而根据这些参数推断的腐蚀速率的趋势具有自然的对比性和相关性，因此，样本也具有超越仅仅用于拟合的价值。

文章来源：《腐蚀科学与防护技术》 网址: http://www.fskxyfhjszz.cn/qikandaodu/2021/0617/822.html