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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.6866</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>电气设备检修策略优化研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/1/2/10.61369/EPTSM.6866</url><author>张操</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>2</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-05-20</published-time></date></history><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。</abstract><keywords>电气设备，检修策略，遗传算法，粒子群优化算法，蚁群算法</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 刘旭．电厂电力设备检修现状及优化策略［J］．设备管理与维修，2020,(16):29-31.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2020.08D.17.[2] 李腾飞．红外精确测温技术在电力设备状态检修中的应用［J］．高压电器，2020,56(4):246-251.[3] 侯飞．电力系统变电检修技术分析与研究［J］．市场周刊&amp;middot;理论版，2020(67):1-3.[4] 杨爱新．电力电气设备的状态检修技术研究［J］．中国战略新兴产业，2019(4):233.[5] 赵业强．浅谈状态检修在电力设备检修的有效运用［J］．低碳世界，2023,13(7):49-51.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
