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awais.sadaqat94@gmail.com 摘要： - 储能系统 (ESS) 对于可再生能源的可靠整合和电网的稳定至关重要。然而，这些系统面临着与运营效率、组件磨损和意外故障相关的挑战，所有这些都会影响可靠性和使用寿命。人工智能驱动的预测性维护通过利用机器学习和数据分析来预测故障、优化维护计划和提高整体系统性能，提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了人工智能在 ESS 预测性维护策略中的集成，重点关注高级算法如何监控系统健康状况、在故障发生前预测故障并减少停机时间。案例研究和模拟展示了人工智能模型如何预测电池退化、组件故障和性能异常，从而延长系统寿命并提高运行可靠性。研究结果表明，人工智能驱动的维护可以显着降低运营成本、降低意外故障风险并支持开发更具弹性的储能基础设施。
人工智能驱动的储能系统预测性维护：
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