Un modèle d'optimisation de la gestion de la charge économique de l'environnement (EELD) a été établi, une méthode de résolution de ce problème utilisant un algorithme génétique et une boîte à outils de recherche directe dans MTALAB a été proposée, et une analyse comparative avec la méthode de réseau de neurones artificiels a été réalisée. Les calculs de simulation montrent que cette méthode permet d'appliquer relativement facilement l'algorithme génétique au problème EELD, d'optimiser la répartition de la production d'électricité pour chaque bloc individuel sur la base d'une configuration économique et environnementale raisonnable, avec une convergence rapide et une large plage d'application.

Centrales électriques à vapeur; gestion de la charge économique de l'environnement; algorithme génétique; optimisation de la recherche; répartition de la production d'électricité