Sur la base du modèle traditionnel de répartition économique de la charge dans les centrales thermiques sur charbon, en tenant compte de trois objectifs majeurs de la centrale, à savoir le taux de consommation de charbon pour la production totale d'électricité, les émissions de polluants et le temps de montée et de descente de la charge, un modèle d'optimisation de la répartition de la charge au niveau de la centrale basé sur la multidimensions a été mis en place. L'algorithme d'évolution différentielle s'est développé en un nouvel algorithme d'évolution multidimensionnelle (MDPA) en utilisant la méthode du tournoi et la méthode d'analyse hiérarchique en grappes pour construire et tailler l'ensemble non dominé, et en incluant simultanément une stratégie de conservation des élites pour conserver les points d'extrêmes au cours de l'évolution. Cet algorithme a été appliqué à l'optimisation de la répartition de la charge au niveau de la centrale basée sur trois objectifs - économique, environnemental et rapide - et a été comparé à l'algorithme d'optimisation multicritères basé sur le classement non dominant (NSGA-II). Les résultats montrent que l'algorithme MDPA converge plus rapidement que l'algorithme NSGA-II et que l'ensemble des solutions est plus uniformément distribué.

Centrale thermique; optimisation de la répartition de la charge; algorithme MDPA; optimisation multi-objectifs; taux de consommation de charbon; émissions de polluants; temps d'ajustement de la charge