Basándose en el modelo tradicional de distribución económica de la carga en las centrales térmicas de carbón, teniendo en cuenta tres objetivos importantes de la central, a saber, la tasa de consumo de carbón para la generación total de electricidad, las emisiones de contaminantes y el tiempo de subida y bajada de la carga, se ha desarrollado un modelo de optimización de la distribución de la carga a nivel de la central basado en la multidimensionalidad. El algoritmo de evolución diferencial se ha convertido en un nuevo algoritmo de evolución multidimensional (MDPA) utilizando el método del torneo y el método de análisis jerárquico en clústeres para construir y podar el conjunto no dominado, e incluyendo simultáneamente una estrategia de conservación de élites para conservar los puntos extremos durante la evolución. Este algoritmo se ha aplicado a la optimización de la distribución de la carga en la central basada en tres objetivos: económico, ambiental y rápido, y se ha comparado con el algoritmo de optimización multicriterio basado en la clasificación no dominante (NSGA-II). Los resultados muestran que el algoritmo MDPA convergen más rápidamente que el algoritmo NSGA-II y que el conjunto de soluciones está distribuido de manera más uniforme.

Central térmica; optimización de la distribución de la carga; algoritmo MDPA; optimización multi-objetivo; tasa de consumo de carbón; emisiones de contaminantes; tiempo de ajuste de carga