近年来，随着核电运行时间不断累积，在安全性和可靠性并没有得到较大提升的情况下，核电投入成本却上升很快。因此，研究核电项目全寿命周期成本控制具有重要意义。下面笔者就对此展开探讨。

目前变电站蓄电池组存在使用周期远低于设计周期、部分整组更换略微频繁等情况，在满足电池一致性基础上，利用BP神经网络和粒子群优化算法建立蓄电池组剩余寿命预测模型，支持开展蓄电池组部分更换剩余寿命预测；基于全寿命周期管理理论，建立蓄电池组部分/整组更换的成本估算、成本分析，为蓄电池组技改决策提供年度平均周期成本；基于大数据分析技术建立技改决策模型，通过对海量PMS、数据中台和LCC财务等数据进行数据分析，形成变电站蓄电池技改决策表，为变电站蓄电池组技改提供“清单式”指导，进一步提高了蓄电池组技改决策科学性和客观性，进一步提升了蓄电池组技改决策数字化水平。