【Ziel】 Um das Problem des traditionellen Grauwolf-Optimierungsalgorithmus bei der Lastoptimierung in Kraft-Wärme-Kopplungssystemen zu lösen, der bei hochdimensionalen, nichtlinearen und stark gekoppelten Eigenschaften dazu neigt, in lokalen Optima stecken zu bleiben und langsam zu konvergieren, wird der Chaos-schichtweise Grauwolf-Optimierungsalgorithmus (CML-GWO) vorgeschlagen. 【Methode】 Die Population wird durch chaotische Abbildung initialisiert, um die Gleichmäßigkeit der Anfangssuche zu verbessern, kombiniert mit einem schichtweisen Führungsmechanismus zur Balance zwischen globaler Erkundung und lokaler Entwicklung; die Leistungsfähigkeit des Algorithmus wird mittels des CEC2017-Testfunktionssets überprüft, eine thermische Kraftwerksanlage mit 4 Einheiten wird untersucht, wobei zwei multiobjektive Szenarien „minimaler Kohleverbrauch - maximale Aufnahme erneuerbarer Energien“ und „höchster Gewinn - maximale Aufnahme erneuerbarer Energien“ sowie zwei Regelungsmodi „reale Einschränkungen“ und „freie Lastverteilung der gesamten Anlage“ festgelegt werden. 【Ergebnisse】 Die CEC2017-Testfunktionsvalidierung zeigt, dass der CML-GWO-Algorithmus in komplexen mehrgipfligen und zusammengesetzten Funktionsszenarien robustere Leistung und bessere Optimierungsgenauigkeit bietet; im Szenario realer Einschränkungen reduziert der CML-GWO-Algorithmus den durchschnittlichen Kohleverbrauch pro Zeitpunkt gegenüber dem GWO um mehr als 2 t/h, erhöht den durchschnittlichen Gewinn pro Zeitpunkt um mehr als 14 Yuan, steigert die Aufnahme erneuerbarer Energien um mehr als 20 MW und die Lastabweichung erfüllt die Anforderungen des sicheren Betriebs; im Szenario der freien Lastverteilung erreicht die tägliche Kohleeinsparung 23,8 t oder der tägliche Mehrgewinn 6515 Yuan, die Aufnahme erneuerbarer Energien steigt um 0,74% bis 0,85%. 【Fazit】 Der CML-GWO-Algorithmus verbessert effektiv die Kernmängel traditioneller Algorithmen und realisiert eine multiobjektive koordinierte Optimierung der wirtschaftlichen, energetischen und ökologischen Effizienz von Kraft-Wärme-Kopplungssystemen und besitzt einen bedeutenden ingenieurtechnischen Nutzwert.

Kraft-Wärme-Kopplung; Lastoptimierung; Chaos-schichtweiser Grauwolf-Optimierungsalgorithmus; Initialisierung durch chaotische Abbildung; schichtweiser Führungsmechanismus