【Objetivo】 Para resolver o problema do algoritmo tradicional de otimização de lobos cinzentos na alocação otimizada de carga em sistemas de cogeração térmica, que ao enfrentar características de alta dimensionalidade, forte acoplamento não linear tende a ficar preso em ótimos locais e apresenta velocidade de convergência lenta, propõe-se o algoritmo de otimização de lobos cinzentos em camadas caóticas (CML-GWO). 【Método】 A população é inicializada por meio de mapeamento caótico para melhorar a uniformidade da busca inicial, combinado com um mecanismo de orientação em camadas para equilibrar a exploração global e o desenvolvimento local; o desempenho do algoritmo foi validado com o conjunto de funções de teste CEC2017, tendo como objeto de estudo uma usina termelétrica com 4 unidades, configurando dois cenários multiobjetivos "menor consumo de carvão - maior absorção de energia renovável" e "maior lucro - maior absorção de energia renovável" e dois modos de controle "restrições reais" e "distribuição livre de carga total da usina". 【Resultados】 A validação com o conjunto de funções de teste CEC2017 mostrou que o algoritmo CML-GWO apresenta melhor robustez e precisão de otimização em cenários complexos com múltiplos picos e funções compostas; no cenário de restrições reais, o consumo médio de carvão por instante com o CML-GWO foi reduzido em mais de 2 t/h em comparação com o algoritmo GWO, o lucro médio por instante aumentou mais de 14 yuans, a absorção de energia renovável aumentou mais de 20 MW, e o desvio de carga atendeu aos requisitos de operação segura; no cenário de distribuição livre, a economia diária de carvão alcançou 23,8 t ou o aumento diário do lucro foi de 6.515 yuans, e a absorção de energia renovável melhorou entre 0,74% e 0,85%. 【Conclusão】 O algoritmo CML-GWO melhorou efetivamente as deficiências centrais dos algoritmos tradicionais, realizando uma otimização cooperativa multiobjetivo dos benefícios econômicos, energéticos e ambientais do sistema de cogeração térmica, e possui valor prático de engenharia significativo.

cogeração térmica; otimização da distribuição de carga; algoritmo de otimização de lobo cinzento em camadas caóticas; inicialização por mapeamento caótico; mecanismo de orientação em camadas