【Objetivo】 Para resolver el problema del algoritmo tradicional de optimización de lobo gris en la asignación óptima de carga en sistemas de cogeneración térmica y eléctrica, que al enfrentar características de alta dimensionalidad, no lineales y de fuerte acoplamiento tiende a quedar atrapado en óptimos locales y a tener una convergencia lenta, se propone el algoritmo de optimización de lobo gris caótico estratificado (CML-GWO). 【Método】 Se inicializa la población mediante un mapeo caótico para mejorar la uniformidad de la búsqueda inicial, combinado con un mecanismo de guía estratificado para equilibrar la exploración global y el desarrollo local; el rendimiento del algoritmo se valida con el conjunto de funciones de prueba CEC2017, tomando como objeto de estudio una planta térmica con 4 unidades, estableciendo dos escenarios multiobjetivo "mínimo consumo de carbón - máxima absorción de energía renovable" y "máxima ganancia - máxima absorción de energía renovable", además de dos modos de regulación "restricciones reales" y "distribución libre de carga total de la planta". 【Resultados】 La validación con las funciones de prueba CEC2017 muestra que el algoritmo CML-GWO tiene mejor robustez y precisión en la búsqueda óptima en escenarios complejos con múltiples picos y funciones compuestas; en el escenario de restricciones reales, el consumo medio de carbón por instante con CML-GWO es más de 2 t/h menos que con GWO, la ganancia media por instante aumenta en más de 14 yuanes, la absorción de energía renovable aumenta en más de 20 MW, y la desviación de carga cumple con los requisitos de operación segura; en el escenario de distribución libre de carga total, el ahorro de carbón diario alcanza 23.8 t o el aumento de ingresos diarios es de 6515 yuanes, y la absorción de energía renovable mejora entre 0.74% y 0.85%. 【Conclusión】 El algoritmo CML-GWO mejora eficazmente las deficiencias centrales de los algoritmos tradicionales, realizando una optimización cooperativa multiobjetivo de los beneficios económicos, energéticos y ambientales del sistema de cogeneración térmica y eléctrica, y posee un valor práctico de ingeniería significativo.

cogeneración térmica y eléctrica; optimización de la distribución de cargas; algoritmo de optimización de lobo gris caótico estratificado; inicialización por mapeo caótico; mecanismo de guía estratificado