В статье рассмотрено практическое применение генетического алгоритма в отечественной среде имитационного моделирования для оптимального перераспределения электрической нагрузки между параллельно работающими газотурбинными двигателями. Актуальность работы обусловлена устойчивым ростом распределённой генерации, необходимостью снижения удельного расхода топлива и курсом на импортозамещение программного обеспечения. Объектом исследования выбрана реальная электростанция с тремя агрегатами газотурбинных установок мощностью 16 мегаватт, имеющими разную наработку и расходные характеристики. Построена верифицированная по архивам автоматизированной системы управления имитационная модель группы двигателей. Для оптимального перераспределения нагрузки разработан генетический алгоритм на языке программирования Python с использованием библиотеки эволюционных алгоритмов, интегрированный с моделью через обмен данными и формирующий уставки загрузки. Показано, что оптимальное распределение нагрузки даёт экономию природного газа на 3,7% при суммарном потреблении 30 мегаватт, а при 42 мегаватт – на 2,1% по сравнению с традиционным равномерным распределением. Генетический алгоритм демонстрирует уверенную сходимость за 40-60 поколений и высокую работоспособность в динамическом режиме. Интегральная оценка годовой экономии топлива составляет 2,5-3,5%, что соответствует нескольким миллионам рублей для одной станции. Полученные результаты подтверждают экономическую целесообразность внедрения эволюционных методов оптимизации в контуры управления реальными газотурбинными электростанциями.