【摘 要】
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针对传统工况识别方法在应对生产波动异常数据干扰时,容易发生工况误判的情形,提出了采用窗口样本相似因子分析的方法来合理表征不同工况下的数据特性,以窗口样本间的相似因
【机 构】
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沈阳工业大学电气工程学院,盘锦辽河油田辽南集团有限公司辽南公司
【基金项目】
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辽宁省博士科研启动基金资助项目(201601163)
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针对传统工况识别方法在应对生产波动异常数据干扰时,容易发生工况误判的情形,提出了采用窗口样本相似因子分析的方法来合理表征不同工况下的数据特性,以窗口样本间的相似因子来衡量不同样本数据的相似性。采用改进的K-means聚类算法根据窗口样本相似因子对不同工况下的生产特征参数进行聚类分析,完成多工况的识别过程。根据辽河油田生产数据进行实验验证,结果表明,该方法能够有效消除异常数据对工况数据特性的影响,减少工况误判情况的发生。
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