Bi-EMamba:基于Mamba的高压电缆接地电流预测模型

来源：电子测量技术杂志2025年第22期北京时间：

作者：周景，董晖，刘心，唐振洋

单位：华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102206

摘要：高压电缆接地电流是保障电缆运行安全与稳定的关键指标，其精准预测对于故障预防和提升电网可靠性具有重要意义。针对传统时序预测模型在预测精度和计算效率上的局限性，本文提出了一种基于Mamba架构的接地电流预测模型——Bi-EMamba模型。模型通过构建时空依赖关系编码器，显著增强了对多变量时间序列中长期依赖关系和空间关联性的建模能力，同时提升了模型的记忆性能。为应对非平稳数据问题，模型引入可逆归一化进行数据归一化处理，并通过超参数优化进一步提升了模型预测精度和泛化能力。基于北京某高压电缆线路数据集的实验结果表明，Bi-EMamba在多种预测步长下均显著优于现有基准模型，尤其在长期预测场景中展现出更强的泛化性和计算效率。与当前SOTA模型iTransformer相比，Bi-EMamba的均方误差降低了6.52%，平均绝对误差降低了3.21%，内存使用量降低了29.49%。

关键词：接地电流;多变量时序预测;状态空间模型;时空特征;深度学习

基金资助：国家自然科学基金（62301220）项目资助