Es wurde eine umfassende Analyse der Einflussfaktoren auf das Kühlsystem von Wärmekraftwerken durchgeführt, um ein Optimierungsmodell unter Berücksichtigung objektiver Variablen wie Umwälzwasserfluss, Umwälzwassertemperatur, Überhitzung des Kondensators, Kondensatorverkalkung und Luftaustritt zu erhalten. Die Verwendung eines genetischen Algorithmus zur Optimierung mehrerer Faktoren der Kraftwerke führte zu einem minimalen Kohleverbrauch und den entsprechenden Optimierungsbedingungen für jeden Parameter. Der Vergleich zeigte, dass die Verwendung eines genetischen Algorithmus nicht nur ermöglicht, das Kühlsystem schnell und präzise zu optimieren, sondern auch die wirtschaftliche Effizienz, die durch Mängel einiger Parameter verursacht wird, durch die automatische Anpassung der Parameter kompensieren kann, um den besten Betriebsmodus zu erlangen und den maximalen wirtschaftlichen Nutzen zu erzielen.

genetischer Algorithmus; Umwälzwassertemperatur; Kondensator; Wärmeübertragungskoeffizient; minimaler Umwälzwasserfluss; Kohleverbrauchsrate