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摘要
针对工业生产传统运行优化方法计算复杂，以及优化目标往往很难达到稳态的问题，提出基于FM度量的自适应K-Means聚类的工业生产运行基准挖掘方法。首先，以运行负荷等变量作为筛选标准，提出基于方差的稳态判别算法，筛选出历史数据中的稳态工况，并根据实际运行参数，对稳态工况进行细分；其次，由于K-Means算法需要预先设定K值，提出基于FM度量的自适应算法确定K值进行K-Means聚类，并利用能耗指标确定最优的聚类中心；最后，采用某实际生产企业的历史运行数据进行模型验证。
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单位长春大学
