El método tradicional de suministro de calor de las centrales térmicas tiene una baja eficiencia energética. Para profundizar en la exploración del potencial de ahorro de energía de los grupos combinados de producción de calor y electricidad, se propone un modelo de optimización de la distribución de carga coordinada entre el lado de la carga térmica y el lado de la fuente de calor de los grupos combinados de producción de calor y electricidad. Se estableció un modelo corregido de previsión de carga térmica teniendo en cuenta las perturbaciones meteorológicas del lado de la carga térmica, se estableció un modelo de variaciones de la eficiencia energética de los grupos combinados de producción de calor y electricidad del lado de la fuente de calor; se creó un modelo de optimización coordinada de múltiples grupos con el objetivo de minimizar el consumo de carbón para la generación de electricidad de los grupos de calefacción; finalmente, se realizó una simulación para confirmar la metodología propuesta en un escenario de suministro energético para la red de calefacción compuesta por 6 grupos combinados de producción de calor y electricidad y 2 grupos de calefacción. Los resultados de la simulación muestran que el modelo de optimización coordinada de la carga de calor y electricidad basado en los valores de previsión de la carga térmica puede reducir eficazmente el consumo total de carbón de los grupos durante el período de calefacción, y en comparación con el método tradicional de distribución, el consumo de carbón de las centrales térmicas durante un día pico de calefacción puede reducirse en 214,56 toneladas. El método propuesto de optimización de la distribución de carga juega un papel importante en mejorar la eficiencia económica de la operación de las centrales térmicas y tiene un cierto valor de aplicación práctica.

producción combinada de calor y electricidad; previsión de la carga térmica; coordinación entre el lado de la carga térmica y el lado del calor; algoritmo de hongos pegajosos; distribución de carga óptima