电气设备检修策略优化研究

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Abstract

本文针对电厂电气设备检修策略的优化进行了深入研究，分析了常见故障类型及其成因，指出了现有策略的不足，并提出了优化的必要性。基于遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法和神经网络算法，建立了检修策略优化模型，并通过实证分析收集和处理了相关数据，设置了模型参数，进行了求解和结果分析。根据优化结果，提出了检修策略调整、资源配置和人员培训等方面的优化建议，旨在提高检修效率，降低成本，确保电气设备的可靠性和安全性，为电厂的稳定运行和电力供应的稳定性提供有力支持。

Keywords

电气设备，检修策略，遗传算法，粒子群优化算法，蚁群算法

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