【목적】 석탄 화력 발전소 단탑 이중 순환 습식 탈황 시스템 운전 시 배출구 SO₂ 배출 변동이 크고 탈황 비용이 높은 문제에 대응하여, 예측 모델과 다목적 최적화 알고리즘을 결합한 혼합 최적화 전략을 제안하여 시스템의 환경 기준 준수와 경제적 운전을 동시에 실현하고자 한다. 【방법】 우선 Transformer와 양방향 장기 단기 기억 네트워크(BiLSTM)를 융합한 예측 모델을 구축하고, 경험적 하이퍼파라미터 조정의 한계를 극복하고 출구 SO₂ 질량 농도 예측 정확도를 향상시키기 위해 개선된 흑날개솔개 알고리즘을 혁신적으로 적용하였다; 다음으로 출구 SO₂ 질량 농도와 시스템 탈황 비용을 종합적으로 고려한 다목적 최적화 모델을 구성하고, 개선된 NSGA-Ⅱ 알고리즘을 적용하여 제어 변수 설정 값을 도출하였다. 【결과】 실험 결과, 개선된 흑날개솔개 알고리즘으로 최적화된 Transformer-BiLSTM 예측 모델이 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 및 평균 절대 백분율 오차 지표에서 BiLSTM, CNN-BiLSTM 및 Transformer-BiLSTM 모델보다 우수하였으며; 동시에 개선된 NSGA-Ⅱ 알고리즘으로 최적화된 해법을 통해 환경과 경제성을 모두 고려한 파레토 최적 해를 얻었다. 【결론】 본 혼합 최적화 전략은 출구 SO₂ 질량 농도와 탈황 비용을 효과적으로 낮추었으며, 제안된 방법의 환경 및 경제적 운전 실현에 대한 유효성을 검증하였다.

단탑 이중 순환;Transformer;양방향 장기 단기 기억 신경망;다목적 최적화;개선된 NSGA-Ⅱ 알고리즘