石油是全世界最重要的战略资源和工业原料,高效地开采地下石油,是科技工作者一直关注的焦点问题。在潜油柱塞泵等新型抽油机出现之后,极大地改变了原油举升的状况。尤其以潜油柱塞泵为首的无杆式抽油机,从根本上颠覆了传统石油举升机械的低效工作模式,其高运行效率、高可操控性、低生产维护成本的特点对全世界的能源开发者,都具有特别重要的意义。潜油直线电机是潜油柱塞泵举升地下原油的动力之源,地面控制柜通过潜油电缆控制其上下往复运行,并可以随时调整运行冲次。本文在掌握潜油直线电机工作运行原理的基础上,为进一步发挥潜油柱塞泵简便易控的特点,基于动液面时间序列的预测研究,提出基于动液面高度调整运行冲次的潜油柱塞泵优化控制策略。并为获取大量数据更新样本库,设计了一种井下信息采集系统。为解决以上关键技术问题,本文主要展开以下研究工作。首先,针对人工测量获取动液面高成本、高误差、高延迟;软测量方法复杂且容易过拟合,只能给出动液面高度,无法得到动液面变化规律等问题,提出了一种基于极限学习机的动液面预测方法,并给出用粒子群算法优化其参数的方法,由此来预测未来一段时间内的动液面变化规律。通过对比分析,本文设计的预测模型预测准确率高,可以满足潜油柱塞泵规划最优冲次的要求。其次,在动液面预测的研究基础上,给出了基于动态规划法的最优冲次计算方法,在冲次全匹配空间中寻求最优解,但计算量过于庞大。为能将此方法应用于实际生产环境,在此基础进一步提出了基于模糊匹配的冲次优化方法,在冲次优化效果接近全局最优的前提下,大大降低了算法的计算量,使其实际应用成为可能。然后,以本文提出的潜油柱塞泵冲次优化方法为理论基础,给出了实际油井数据算例,并通过仿真实验,从动液面高度预测准确度、冲次优化方法有效性等几方面验证了本文的研究结果。最后,为取得更丰富的动液面数据,使动液面预测结果更加准确,预测模型具有实时更新的能力,同时避免因油井铺设新的通信电缆而增加其故障率的问题,本文设计了一种基于电力线载波的井下动液面采集系统,并在现场进行了地面测试实验。