【摘 要】
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为了获取乙烯装置的能效价值,提出基于k-means聚类的多变量时序数据线性最小方差优化融合算法及其证明。采用改进的k-means聚类算法对乙烯装置能耗相关时序数据进行聚类分析,
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,中国石化集团炼化工程公司
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为了获取乙烯装置的能效价值,提出基于k-means聚类的多变量时序数据线性最小方差优化融合算法及其证明。采用改进的k-means聚类算法对乙烯装置能耗相关时序数据进行聚类分析,获取多变量时序数据的分类及其聚类中心,以各聚类中心计算每个时序变量均方差,并用线性最小方差优化融合算法对各聚类中心加权向量融合,提取乙烯装置能效价值的多维数据虚拟标杆。提出采用多维能效价值雷达曲线展示虚拟标杆与能耗相关的多维数据,直观揭示各年度装置的运行状态与操作水平,准确找出产生能耗的主要原因及提高能效的主要方向。提出的方法不但为
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