【摘 要】
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电能替代对电能资源的存储提出了更高要求,而电池储能电站的应用却受到其经济性的制约。提升电站经济性的过程中,通过智能算法对检修周期进行优化,可有效改善储能电站的可靠
【机 构】
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国网福建节能服务有限公司,福州大学电气工程与自动化学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目（2017J01500）
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电能替代对电能资源的存储提出了更高要求,而电池储能电站的应用却受到其经济性的制约。提升电站经济性的过程中,通过智能算法对检修周期进行优化,可有效改善储能电站的可靠性、经济性,有助于储能在电网中的推广应用,由此解决因检修周期延长导致的故障率以及故障成本升高的问题。为此,选用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对电池储能电站检修周期进行优化,找到指定可靠性条件下的经济最优选择。算法以电站周期费用为目标,考虑设备可靠性约束,并在实际案例上进行计算,所得结果验证该算法在工程
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