석탄화력 발전소에서의 전통적인 경제적 부하 분배 모델을 기반으로 전체 발전용 석탄 소비율, 오염물질 배출량 및 발전소의 부하 상승 및 감소 시간 세 가지 주요 목표를 종합적으로 고려하여 발전소 수준의 부하 최적 분배 모델을 구축하였다. 차분 집단 혼합 알고리즘을 새로운 다목적 진화(MDPA) 알고리즘으로 발전시켰는데, 이를 위해 토너먼트 방식과 응집적 계층 군집 분석 방법을 사용하여 비지배 집합을 구축하고 손질하고, 동시에 엘리트 보존 전략을 도입하여 진화 과정에서의 극값점을 보존하였다. 이 알고리즘은 경제, 환경, 빠른 세 가지 목표를 다목적으로 고려한 발전소 수준의 부하 최적 분배에 적용되었으며 지배되지 않는 정렬(NSGA-II) 알고리즘과 비교되었다. 결과는 MDPA 알고리즘이 NSGA-II 알고리즘보다 빠른 수렴 속도와 더 균일한 해 집합 분포를 나타냈다.

석탄화력 발전소; 부하 최적 분배; MDPA 알고리즘; 다목적 최적화; 석탄 소비율; 오염물질 배출; 부하 조정 시간