【목적】 우리나라 "더블 카본" 국가 전략 목표 지침 하에, 녹색 전력을 주로 사용하는 산화알루미늄 용출 공정 에너지 공급 시스템 구축은 제로 탄소 전환을 촉진하고, 재생 가능 에너지 이용 효율을 향상시키며 시스템 운전 비용을 절감할 수 있다. 【방법】 풍력 및 태양광 예측을 기반으로 한 녹색 전력-용융염 협동 혼합 시스템을 구축하여 산화알루미늄 용출 공정에 에너지를 공급하고, 자기회귀 이동평균 모형(autoregressive moving average model, ARIMA)과 장단기 기억(Long short term memory, LSTM) 혼합 예측 모델을 활용하여 기상 데이터를 정확히 예측하였다. NSGA-III 알고리즘과 퍼지 만족도 함수를 결합하여 12종의 전형적인 운전 조건을 설계하고 시스템에 대해 1주일 168시간의 다목적 최적화 배치 연구를 수행하였다. 【결과】 기상 데이터 예측 정확도 평균 R2 값이 97.5% 이상으로 신뢰할 수 있는 데이터 입력을 제공할 수 있었다. 전체 설비 운전 상태는 계절 간 안정적인 에너지 공급 우위가 있으며 경제성, 환경성 및 에너지 효율성 간 최적 균형을 이룰 수 있다. 1주일 운전 비용 최저는 632.29만 위안, 탄소 배출량 최저는 44.97톤, 유효 녹색 전력 비율 최고는 99.67%에 달하였다. 용융염 저장 장비 설계는 녹색 전력 변동을 완화하여 전력망 구매 전력 의존도를 줄이고 녹색 전력 공급 비중을 높였다. 풍력 발전기 설비와 태양광 설비의 협동 작용은 단일 에너지의 시간 및 강도 결함을 보완하며 유효 녹색 전력률과 시스템 에너지 공급 안정성을 크게 향상시켰다. 【결론】 녹색 전력-용융염 협동 혼합 시스템은 녹색 전력의 안정적인 공급을 실현할 수 있으며, 녹색 전력 직접 공급 저탄소·저비용 산화알루미늄 용출 공정 최적화에 이론적 지원을 제공한다.

산화알루미늄 용출 공정;기상 예측;녹색 전력-용융염 협동 혼합 시스템;ARIMA-LSTM 혼합 예측 모델;다목적 최적화