关键词：火电厂；负荷优化分配；MDPA 算法；多目标优化；煤耗率；污染物排放；负荷调整时间
摘 要：在传统的火电厂经济负荷分配模型基础上,综合考虑全厂供电煤耗率、污染物排放量以及全厂负荷升、降时间３个目标,构建了厂级负荷优化分配的多目标模型.将差分粒子群混合算法发展为一种新型的多目标进化(MDPA)算法,即利用擂台赛法和凝聚层次聚类分析方法分别构造和修剪非支配集,同时加入精英保留策略,保留进化过程中的极值点.将该算法应用于以经济、环保、快速３个目标为多目标的厂级负荷优化分配,并与基于非支配排序的多目标优化(NSGAＧⅡ)算法进行对比.结果表明,MDPA 算法较NSGAＧⅡ算法收敛速度更快,解集分布更均匀.