Une analyse complète des facteurs influant sur le système de refroidissement des centrales thermiques a été réalisée afin d'obtenir un modèle d'optimisation prenant en compte des variables objectives telles que le débit d'eau de circulation, la température de l'eau de circulation, la surchauffe du condenseur, le tartre du condenseur, la fuite d'air. L'utilisation d'un algorithme génétique a permis d'optimiser de multiples facteurs des centrales, obtenant ainsi un taux de consommation de charbon minimal et les conditions d'optimisation correspondantes pour chaque paramètre. La comparaison a montré que l'utilisation d'un algorithme génétique non seulement permet d'optimiser rapidement et avec précision le système de refroidissement, mais permet également de compenser la diminution de l'efficacité économique causée par des défauts de certains paramètres, en ajustant automatiquement les paramètres pour obtenir le mode de fonctionnement optimal et réaliser le bénéfice économique maximal.

algorithme génétique; température de l'eau de circulation; condenseur; coefficient de transfert de chaleur; débit minimal d'eau de circulation; taux de consommation de charbon