【目的】 石炭火力発電所の単塔二重循環湿式脱硫システムの運転における出口SO₂排出の大きな変動および脱硫コストの高騰という問題に対して、予測モデルと多目的最適化アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド最適化戦略を提案し、システムの環境基準遵守と経済運転の両立を目指す。 【方法】 まず、Transformerと双方向長短期記憶ネットワーク（BiLSTM）を融合した予測モデルを構築し、経験的ハイパーパラメータ調整の限界を克服し出口SO₂の質量濃度予測精度を向上させるため、改良型ブラックウィドウアルゴリズムを革新的に適用した。次に、出口SO₂の質量濃度とシステムの脱硫コストを総合的に考慮した多目的最適化モデルを構築し、改良型NSGA-Ⅱアルゴリズムを用いて制御変数の設定値を求めた。 【結果】 実験結果より、改良ブラックウィドウアルゴリズムで最適化したTransformer-BiLSTM予測モデルは、二乗平均平方根誤差、平均絶対誤差および平均絶対百分率誤差の指標でBiLSTM、CNN-BiLSTM及びTransformer-BiLSTMモデルより優れていることが示された。同時に、改良型NSGA-Ⅱアルゴリズムで最適化計算した結果、環境保護と経済性を両立したパレート最適解が得られた。 【結論】 本ハイブリッド最適化戦略は出口SO₂の質量濃度及び脱硫コストを効果的に低減し、提案手法の環境及び経済運転実現に対する有効性を検証した。

単塔二重循環;Transformer;双方向長短期記憶ニューラルネットワーク;多目的最適化;改良型NSGA-Ⅱアルゴリズム