【目的】我が国の「ダブルカーボン」国家戦略目標の指導の下、グリーン電力を主とした酸化アルミニウム浸出プロセスのエネルギー供給システムの構築は、ゼロカーボン転換を促進し、再生可能エネルギー利用効率を向上させ、システム運転コストを低減することができる。【方法】風力および太陽光予測に基づくグリーン電力-溶融塩協調ハイブリッドシステムを構築し、自己回帰移動平均モデル（autoregressive moving average model, ARIMA）と長短期記憶ネットワーク（long short term memory, LSTM）を組み合わせたハイブリッド予測モデルを用いて気象データの精度の高い予測を実現し、NSGA-IIIアルゴリズムとファジィ満足度関数を組み合わせて12種類の典型的な稼働条件を設計し、システムの1週間168時間の多目的最適配置研究を行った。【結果】気象データ予測の平均R2値は97.5%以上で、信頼できるデータ入力を提供可能であった。全装置の稼働状態は季節をまたぐ安定したエネルギー供給の利点を有し、経済性、環境性、エネルギー効率の最適なバランスを実現できる。1週間の運転コスト最小は632.29万元、炭素排出量最小は44.97トン、有効グリーン電力率は最高99.67%に達した。溶融塩蓄熱装置の配置によりグリーン電力の変動を平準化し、電力網からの電力購入依存を減らし、グリーン電力供給の割合が高い。風力発電設備と太陽光設備の相乗効果により、単一エネルギーの時間的および強度的な欠点を補い、有効グリーン電力率およびシステムのエネルギー供給安定性が大幅に向上した。【結論】グリーン電力-溶融塩協調ハイブリッドシステムはグリーン電力の安定供給を実現でき、グリーン電力直送の低炭素低コスト酸化アルミニウム浸出プロセス最適化に理論的支援を提供する。

酸化アルミニウム浸出プロセス;気象予測;グリーン電力-溶融塩協調ハイブリッドシステム;ARIMA-LSTMハイブリッド予測モデル;多目的最適化