guarantee calculation of regulation;optimization computation

水电站运行过程中,机组负荷发生突变时,往往伴随着蜗壳压力的骤升与尾水管压力的骤降,以及机组转速的快速升高[1-2]．在水电站输水系统的布置方式、机组转动惯量等不变的情况下,使用一段直线关闭规律有时很难平衡蜗壳压力和机组转速，即关闭时间过短,机组转速上升率会降低,但蜗壳压力会升高;反之,关闭时间过长,蜗壳压力会降低,但机组转速上升率会升高．而使用分段折线关闭规律,可以很好地平衡蜗壳压力和机组转速之间的矛盾,使其均能满足调保计算要求,并有一定的安全裕量[3-5]．其中,两段直线关闭方式是一种实际运行中经常使用的折线关闭规律,这种导叶关闭方式操作简单,效果良好[6]．两段直线关闭方式分为先快后慢型和先慢后快型,先快后慢常用于高比转速水轮机,先慢后快常用于低比转数水轮机．对于大部分的混流式中比转数水轮机,较为常用的是先快后慢型,开始段的快关可以降低机组最大转速上升率,而后部分的慢关可以降低蜗壳末端最大压力．

确定分段折线关闭方式的关键要素是确定每段的关闭时间和折点的导叶开度,而分段关闭时间和折点导叶开度的可变区间往往也比较大,因此分段折线关闭规律的优化是复杂的多变量、多目标问题．使用单纯的手动试算,计算量大,难以满足实际工作需求．针对这一问题,有学者使用正交设计法、遗传算法[7]、蚁群算法[8]等各种优化方法来寻找最优关闭规律．文中则利用模拟退火算法的全局优化特性,针对多个控制工况,对水轮机导叶关闭规律进行优化计算．

1 导叶关闭规律优化模型

1.1 设计变量

当水电站的输水系统布置方式与机组转动惯量确定以后,影响过渡过程中各项指标的变量只有运行工况和导叶关闭规律,在确定的运行工况下,折线关闭规律优化模型的设计变量即为每段的关闭时间ti和折点处导叶相对开度τi．采用不同方式的关闭规律,设计变量的个数也不相同．

两段直线关闭规律的设计变量表述为

U=(t1,t2,τ1)，

(1)

式中:t1为第1段关闭时间；t2为第2段关闭时间；τ1为折点处的导叶相对开度．

大学从它产生到现在已有上千年的历史，中世纪大学仅是传授已有知识的场所，而从19世纪开始兴起的现代大学，主要是将科学研究当作它的主要目标。同时在教育过程中培养出相应的教育科研人才和扩展人类的知识面，并且整个氛围营造的是学术自由[1]。大学职能的实现主要依靠大学课堂，随着时代的发展，幕课、反转课堂等新的课堂组织形式层出不穷，但均未颠覆课堂的本质，即“老师教”与“学生学”。国家根据教育改革所提出的纲要中，已经指出了在学习过程中要注重思考，教学的方式也要多样化，尽可能的鼓励学生参与到课堂中来，并且采用各种方式，例如讨论式以及启发式教学，努力使学生真正理解如何学习。

斯诺在中国西北革命根据地进行四个多月的实地考察中，遇见了形形色色的人，其中有中国共产党的领导人，有广大的红军战士，甚至有普普通通的工人农民。他们物质匮乏，生活艰苦，可他们的脸上似乎永远洋溢着生机与希望，因为他们坚信，总会迎来胜利的那一天。在与毛泽东的交谈中，斯诺似乎又回到了那段艰难的长征岁月，是什么支撑着红军这一路走到最后的胜利，可能正是红军心底坚守的那份革命理想和信念。

1.2 评价函数

在水电站过渡过程调节保证计算中,关注的往往是蜗壳末端最大压力、机组最大转速上升率、尾水管进口最小压力这3项指标．较好的导叶关闭规律要求在此关闭规律下,所有指标均可满足控制要求,且有一定的安全裕量,因此可采用如下评价函数

 

(2)

式中:n为控制工况的个数;Hmax,Nmax,Hmin分别为多工况下的综合蜗壳末端最大压力、综合机组最大转速上升率、综合尾水管进口最小压力;Hmax,i,Nmax,i,Hmin,i分别为单工况下计算出来的蜗壳末端最大压力,机组最大转速上升率,尾水管进口最小压力(i=1,n)．

该评价函数不同于传统的线性评价函数．其中权重因子a,b,c体现了不同控制变量的重要性程度,可以根据实际情况,增加或减少一些控制变量在评价函数值中所占的权重．对于较为重要的控制变量,或者要求控制变量有较大的安全裕量时,可采用大于1的权重因子,权重因子越大,其对应控制变量的安全裕量越大;对于较为次要的控制变量,或者允许控制变量接近控制值,可采用小于1的权重因子,权重因子越小,其对应的控制变量越接近控制值．对于3个控制变量均较为重要的情况,取a,b,c均为1,可以较为平均地分配各目标的安全裕量,避免某个或者多个控制变量过于接近控制值的情况．

目前高速公路风险管理模式是基于传统安全管理模式建立起来的，主要包括组织架构、安全管理目标、风险管理职责界定、教育培训以及风险评估等. 虽然这种风险管理模式在风险管控方面取得了一定的成效，但仍存在以下不足：

1.3 约束条件

当导叶采用两段直线关闭规律时,设计变量的约束条件为

0≤t1，0≤t2，0≤τ1≤1.

(3)

在模拟退火算法程序中,由随机数得到1组导叶关闭规律,即t1，t2，τ1之后,判断各参数是否符合约束条件:若符合,则进入下一步计算;若不符合,则重新生成1组新的导叶关闭规律,直至满足约束条件．

预习和复习任务布置的分层是巩固学生学习的重要方式。课前及课后任务的分层布置可以归类于一种。任务布置的核心是难度差异、梯度分明，也就是说任务的布置要根据不同学生的学习特征、成绩状况、基础及潜力等多方因素合理的布置学习内容。以差等生为例，课前任务布置要以基础知识为主，尽可能多地了解下堂课的教学知识，减轻学习压力，课后作业布置方面也要以基础知识巩固为主，从基础抓起，逐步提高政治水平。政治是一门科学性较强的知识，没有好的根基很难提高学习水平。因此，教师在布置任务时不应心急，要给每位学生足够的缓冲时间，在关照学生学习的基础上提升班级整体政治水平。

评价函数的约束条件:在水电站的大波动计算中,蜗壳末端最大压力Hmax、机组最大转速上升率Nmax、尾水管进口最小压力Hmin均有限制值,任意一项超出限制值,则对应的关闭规律不能满足要求．因此,在评价函数中,对Hmax,Nmax,Hmin均做约束,约束条件为

Hmax<Hv,con，Nmax<Nt,con，Hmin>Ht,con.

(4)

在模拟退火算法程序中,当使用某组导叶关闭规律计算出来的Hmax,Nmax,Hmin中的1项或多项超出限制值时,说明该导叶关闭规律属于较差的导叶关闭规律,则程序中不计该次循环,并重新生成新的导叶关闭规律进行计算,直至计算出来的Hmax,Nmax,Hmin均满足约束条件,进入下一步．

1.4 多工况优化

在过渡过程中,蜗壳末端最大压力、机组最大转速上升率以及尾水管进口最小压力这3项主要指标往往不是出现在同一工况中[9]．对于不带调压室的水电站系统,蜗壳末端最大压力往往出现在上游最高水位,全部机组同时甩最大负荷工况下;机组最大转速上升率往往出现在额定水头、额定流量,全部机组同时甩额定出力工况下;尾水管进口最小压力往往出现在下游最低水位,全部机组同时甩最大负荷工况下．因此,为了更全面地满足水电站过渡过程的调保计算要求,应该对这3个控制工况做过渡过程计算,求出相对的控制指标值,然后分别取最大值作为控制指标的极值,再对各个优化目标进行优化．

Hmax=(Hmax,1,Hmax,2,…,Hmax,n)，

(5)

Nmax=(Nmax,1,Nmax,2,…,Nmax,n)，

(6)

Hmin=(Hmin,1,Hmin,2,…,Hmin,n)，

(7)

式中:E为评价值;k为评价系数;Hv,con为蜗壳末端最大压力控制值；Hmax为蜗壳末端最大压力;Nt,con为机组最大转速上升率控制值；Nmax为机组最大转速上升率;Ht,con为尾水管进口最小压力控制值；Hmin为尾水管进口最小压力;a,b,c分别为相应指标的权重因子．

2 模拟退火算法的基本原理

模拟退火算法来源于物理学,是一种基于概率的全局性的多目标优化方法,该方法将问题的求解过程看作融化物质的降温退火过程,也就是从某一初始高温开始,伴随温度的不断下降,采用随机模拟的方法逐步找到当前温度下的最低能量状态,直至物质在某一较低温度下稳定下来．退火物质的最低能量状态,即为要求解问题的最优解．可以用数学理论证明模拟退火算法能够进行全局优化[10]．相比于其他方法,其优点是优化结果与初始值无关,即可以给定任意初始解状态,而不影响最终的优化结果;优化结果具有较好的鲁棒性[11];算法编程简单,且具有可并行性,因此优化速度较快．模拟退火算法应用广泛,在水资源优化配置[12]、梯级水电站调度[13]等问题的优化计算中均取得良好的效果．

2.1 具体步骤

1) 给定初始温度T0,给定1个初始导叶关闭规律U0=(t1,t2,τ1),令其为初始状态的最优关闭规律,计算初始关闭规律的评价值E(U),设定每个温度下的迭代次数K.

2) 对i=1,…,K重复步骤3-5.

3) 在当前最优关闭规律的基础之上,在一定范围内,通过随机数产生1个新关闭规律U′=(t′,t′,τ′),并计算相应的评价值E(U′),进而得到评价值增量ΔE=E(U′)-E(U).

4) 若ΔE<0,则接受新解S′为当前温度下的最优解,否则以概率P=EXP(-ΔE/T)接受S′作为当前温度下的最优解.

乳腺增生症是常见的慢性乳腺良性疾病，与内分泌紊乱有关，主要表现为胀痛，有时刺痛或隐痛，肿块界限不清，成片状增厚，与月经周期密切相关，月经前感觉肿块增大、疼痛加重，月经后肿块缩小、疼痛减轻。在妊娠期和哺乳期肿块常变得不明显，疼痛症状减轻甚至消失。

图2显示，人民币汇率预期的一个单位标准差的正向冲击在第1期开始对资本账户跨境资金流出造成正向影响，在第2期达到峰值后开始回落，之后人民币汇率预期对资本账户跨境资金流出的影响逐渐减弱，并在第4期影响基本消失。

5) 判断是否满足循环终止条件，若满足,则输出最优解,结束程序;若不满足,执行下一步.

6) 按照冷却进度表降低温度T,然后转第2步．

2.4 施工安全与企业信誉的关系信誉是一种隐形效益，是企业多年经营后所获得的社会对企业的评价。施工安全是企业信誉的一个非常重要的方面。一个高信誉的企业必定是个安全工作做得完善的企业。因为信誉高是企业综合素质的反映，当然包括在安全方面的出色管理。建筑企业欲在当今市场中求发展，做好施工安全管理是极其重要的一环。创造信誉得靠人为，人的安全无保证，怎能去创信誉。企业要获得信誉，先要保证开创信誉人的安全。

2.2 状态接收函数

在具体步骤第2步中的接受概率P也可写成接收函数形式:

Apache HTTP Server，是Apache软件基金会的一个开放源码的网页服务器，具有跨平台使用和安全性高的特点。通过模块化的设计来适应各种外在平台环境，允许网站管理员通过在编译时或运行时，选择哪些模块将会加载在服务器中，从而选择服务器特性。Django框架使用mod_wsgi.so作为插入模块，使网站正常运行。主要配置代码如下：

 

(8)

可以看出，接收函数与评价值增量ΔE和当前温度T有关．对于ΔE<0的情况,接受概率P恒等于1．对于ΔE≥0的情况:在ΔE相同的情况下,T越高,接受概率P越大,T越低,接受概率P越小;在当前温度T相同的情况下,ΔE越大,接受概率P越小,ΔE越小,接受概率P越大．

使用模拟退火算法,在高温条件下,即计算的初期,可能会接受比当前最优关闭规律评价值差的关闭规律作为新的最优关闭规律;在低温条件下,即计算的后期,基本只接受比当前最优解评价值好的新关闭规律作为新的最优关闭规律．这种特性令模拟退火算法不会陷入局部极值,因而可以进行全局优化．

2.3 冷却进度表

常用的冷却进度表有2种．① 经典模拟退火算法:

T(t)=T0/lg(1+t)；

(9)

② 快速模拟退火算法:

“既然你要儿子，我也不跟你争，但我每月要看他一次，抚养费由我来出，房子就留给儿子。我什么都不要，明天走人！”

T(t)=T0/(t+1).

(10)

使用这2种冷却进度表都能实现全局优化,但经典模拟退火算法的冷却进度表的计算量太大,因此在文中使用快速模拟退火算法的冷却进度表．

吴立表示，从国外经验来看，短期内在国内根除非洲猪瘟疫情并不现实，防控将是持久战。中小散户发生猪瘟疫情的概率要远大于规模化养殖场。目前国内的生猪调运已基本停止，且生猪调运限制将长期存在。政策导向上将保护种猪场及规模场，加速中小养殖场的退出。

2.4 初始温度

由式(6)可以看出,温度的高低会影响接受概率的大小．在确定初始温度时,常用的方法有:

此外，系列店内用品此次也进行了重新设计，南翔馒头六代传承的历史故事被完美融合到了枱垫、餐巾纸、筷子套、外卖食物盒、手提纸袋、菜牌封面等的设计中，将外型之美与历史底蕴呈现得淋漓尽致。值得一提的是，南翔馒头店内还打造了古朴典雅的文化墙，简洁易懂的文字将南翔馒头店的百年历程全然展现在食客面前。

1) 随机生成1组解,将各个解评价值的方差作为程序计算的初始温度．

2) 随机生成1组解,求出各个解之间评价值的差值ΔE,利用公式T0=-ΔEmax/P0确定初温,P0为初始温度下的接受概率．

3) 根据经验而定.

文中初始温度的确定采用第2种方法:在随机生成的1组导叶关闭规律中间,选择其中满足调保计算要求的可行关闭规律,计算各个关闭规律过渡过程计算评价值,利用公式T0=-ΔEmax/P0确定初始温度．

2.5 算法终止准则

模拟退火算法中常用的终止准则包括:① 设置循环迭代的次数;② 计算过程中,连续许多步不接受新解;③ 设置终止温度,该终止温度要足够低,以便得到稳定解.文中采用第3种终止准则,即给定终止温度．

3 实际工程算例与分析

3.1 工程基本参数

为了验证模拟退火算法在导叶关闭规律优化中的可行性和稳定性,以某水电站为例,对其进行关闭规律优化．电站装设4台单机容量187.50 MW的混流式机组,采用“一机一管”的引水管道布置方式,压力钢管长约200 m,水轮机转轮直径6.45 m,额定水头55.00 m,额定流量388.40 m3/s,额定转速100 r/min,发电机转动惯量65 000 t·m2．该水电站的调保计算要求:蜗壳末端最大压力不超过82.60 m,机组最大转速上升率小于50%,尾水管真空度小于8 m水头．

3.2 水电站非恒定流数学模型

有压管道过渡过程计算中的特征相容方程为

C-:HA(t)=CM+RMQA(t)，

(11)

C+:HB(t)=CP-RPQB(t)，

(12)

式中:HA,HB,QA,QB分别为管道端点A，B边界在t时刻的水头和流量;CM,RM, CP,RP可由上一时刻管道端点A，B边界的管道特性参数和水头流量求得．

水转轮边界的水头平衡方程

h=(CP1-CM2)/Hr-q(RP1+RM2)Qr/Hr，

(13)

3) 实例验证在给定不同初始解的情况下,使用模拟退火算法优化得到的关闭规律几乎相同,应用到过渡过程数值模拟中所得结果的安全裕量均较大,说明了该算法的稳定性较好,优化所得结果具有很好的鲁棒性．

机组转动力矩平衡方程

α=α0[(β+β0)-(βg+βg0)]Δt/2Tα，

(14)

式中:Tα为机组惯性时间常数;βg为机组转动阻力矩量纲一化的值;α，βg，βgo为前一计算时步的值．

联立式(11)-(14)并结合给定的导叶运动规律，即可求出各种工况下水轮机节点的瞬态参数．

3.3 导叶一段直线关闭

经初步计算,蜗壳末端最大压力的控制工况为上游校核水位2 547.90 m,下游设计水位2 484.87 m,机组甩全部负荷(导叶开度相对值0.78,净水头61.24 m,流量345.05 m3/s,记为工况1);最大转速上升率的控制工况为上游水位2 542.14 m,下游设计水位2 484.87 m,机甩额定负荷(导叶开度相对值0.95,净水头55.00 m,流量388.40 m3/s,记为工况2)．当导叶采用一段直线关闭规律时,极值统计的计算结果如表1所示，表中S为计算值，Y为安全裕量.

 

表1 一段直线关闭规律极值统计Tab.1 Extreme statistics with linear closure law

  

一段直线关闭规律Nmax/%Hmax/mHmin/mSYSYSY1447.712.2983.24/2.3610.361548.601.4082.68/2.4910.491649.530.4781.870.732.6110.611750.13/80.711.892.7510.75

由表1可以看出，使用16 s一段直线关闭规律时,蜗壳末端最大压力和机组最大转速上升率虽然满足调保计算要求,但安全裕量过小,为了保证电站的运行安全,拟采用导叶两段直线的导叶关闭规律,以提高调保计算中的安全裕量．

3.4 算法的可行性

在模拟退火算法优化程序中,初始温度设定为2 000 ℃,每个温度计算1次,冷却终止温度为10 ℃,给定初始关闭规律U0=(8.0,8.0,0.5)．由表1可以看出,该工程在导叶一段直线关闭规律下,尾水管进口压力已经有了较大的安全裕量,可以不对尾水管进口压力进行优化,即在评价函数中,权重因子a与b取1,c取0．

图1为计算过程中最优解的评价值E与温度T随计算次数的变化过程线．由文中所使用的评价函数可知,评价值越小,说明关闭规律越优良．可以看出,使用模拟退火算法可以找到较为优良的导叶关闭规律．因此在该电站的导叶两段直线关闭规律优化中运用模拟退火算法是收敛的,且优化过程收敛很快．

  

图1 评价值与温度随计算次数变化过程线

 

Fig.1 Evaluation value and temperature changing

 

with calculation times

进一步观察图1可以发现,在较高的温度区间内,即计算前期,模拟退火算法得到的最优评价值过程线有较大的震荡,但总体上,随着温度的降低,评价值逐渐减小,且震荡幅度减小,在较低的温度区间内,也即计算后期,评价值只下降不上升．这是因为模拟退火算法在较高温度区间内可能会以较大的概率接受较差解,但当温度降低到一定程度之后,较差解的接受概率大大下降,并趋近于零,即算法在较低温度内只接受较优解．高温时以较大的概率接受较差解,低温时只接受较优解,模拟退火算法的这种特性可以避免优化过程中算法陷入局部较优解,进而找到全局较优解．

图2为运用模拟退火算法优化得到的导叶两段直线关闭规律Ub=(1.84,18.27,0.72)示意图.

  

图2 模拟退火算法优化所得关闭规律

 

Fig.2 Closure law of wicket gates optimized by simulated

 

annealing technique

优化所得关闭规律为先快后慢型,符合实际工程规律,初步说明了算法的可行性．使用此关闭规律进行过渡过程数值模拟,将所得结果与16 s的一段直线关闭规律进行对比,结果如表2和图3，4所示.

 

表2 一段直线关闭和两段直线关闭结果对比Tab.2 Result comparison between linear closure law andtwo-segment closure law

  

关闭规律Nmax/%Hmax/mHmin/mSYSYSY一段直线49.530.4781.431.172.6110.61分段直线44.655.3576.965.640.588.85

由表2和图3，4可以看出,在由多工况控制的水电站过渡过程中,相对于16 s一段直线关闭规律．使用模拟退火算法优化得到的两段直线关闭规律，工况1的蜗壳末端最大压力与机组最大转速上升率均有明显下降,工况2的机组最大转速上升率有明显下降,而蜗壳末端最大压力有所上升,但始终小于工况1下的压力极值,即工况1仍是压力控制工况,工况2仍是转速控制工况．多工况控制的水电站过渡过程中,虽然某一工况的压力或转速极值有所上升,但综合压力或转速极值明显下降,且两者的安全裕量分配较为合理．因此,使用模拟退火算法优化水轮机导叶分段关闭规律是可行的．

  

图3 不同关闭规律过渡过程计算结果(工况1)

 

Fig.3 Calculation result of transient progress with different

 

closure laws of wicket gates(C1)

  

图4 不同关闭规律过渡过程计算结果(工况2)

 

Fig.4 Calculation result of transient progress with different

 

closure laws of wicket gates(C2)

3.5 算法的稳定性

由表3可以看出，使用3次优化所得导叶关闭规律,过渡过程计算中的蜗壳末端最大压力、机组最大转速上升率、尾水管进口最小压力相差很小,这说明模拟退火算法优化所得到的导叶关闭规律与初始给定的关闭规律无关,即算法的稳定性较好．

  

图5 不同初始解优化所得导叶关闭规律

 

Fig.5 Closure law of wicket gates optimized with three different

 

initial solutions

由图5可以看出，在不同的初始条件下,3次优化得到的导叶关闭规律基本相同:Ub1=(1.84,18.27,0.72)，Ub2=(1.76,17.54,0.71)，Ub3=(1.88,17.19,0.71)．比较U01=(8,8,0.5)，U03=(8,8,0.3)的优化结果,说明即使给定不同的初始折点开度,优化算法均可以得到一致的较优解;比较U01=(8.0,8..0,0.5),U02=(9.0,7.0,0.5)的优化结果,说明无论初始关闭规律给定的是一段直线关闭还是分段直线关闭,优化算法均可以得到一致的较优解．为了算法使用方便,初始情况下的折点开度可取0.5,或者根据实际工程经验给定,不影响优化结果．将以上3种导叶关闭规律分别代入过渡过程数值模拟,结算结果如表3所示.

以杭州市运河引配水系统的特征、功能以及运河引配水工程对自然生态、经济和社会子系统的影响为依据，充分考虑各子系统之间的相互关系，通过专家调研法筛选具有代表性的因子建立评价指标体系，见表1。

 

表3 两段直线关闭规律极值统计Tab.3 Extreme statistics with two-segment closure law

  

关闭规律Nmax/%Hmax/mHmin/mSYSYSYE176.965.6444.655.350.588.58138.00277.974.6343.826.180.298.29144.00377.694.9143.706.300.408.40147.00

为了验证算法的稳定性,给定不同的初始解U01=(8.0,8.0,0.5)，U02=(9.0,7.0,0.5)，U03=(8.0,8.0,0.3),使用模拟退火程序分别进行3次优化,所得导叶关闭规律如图5所示.

由上述实例分析的结果可以得知,将模拟退火算法应用到水电站导叶关闭规律的优化中是切实可行且有效的．

4 结 论

[ 1 ] CHAUDRY M H. Applied hydraulic transients[M]. New York,USA:Springer,2013.

1) 建立了以蜗壳末端最大压力、机组最大转速上升率、尾水管进口最小压力3项指标组成的过渡过程评价函数,该评价函数可根据实际工程的需要进行调整,适当地增加某1个或多个指标的权重．

2) 结合水力瞬变过程的特征线法,将模拟退火算法应用到水电站导叶关闭规律优化模型中,并对实际工程实例进行试算,使用优化所得到的关闭规律进行过渡过程模拟计算,计算结果满足调保计算要求,安全裕量远大于一段直线关闭规律,且分配合理,验证了该算法的有效性．

式中:Hr,Qr分别为额定工况转轮工作水头和流量．

今后的研究中仍有一些问题需要注意和改进，文中建立的导叶关闭优化模型没有考虑机组转动惯量对水电站过渡过程的影响,在以后的工作中,还可以建立导叶关闭规律与机组转动惯量的综合优化模型．

2.企业的财务系统对于企业的运营质量产生着决定性的影响。企业的财务管理会影响到企业的日常运行情况。企业需要将经营过程当中所涉及的资产以及资金进行合理的配置，从而保证企业的利润。

参考文献(References)

通过建立导叶关闭规律模型,应用模拟退火算法找寻最优导叶关闭规律,对实际工程进行试算,最终得到如下结论:

[ 2 ] ZHENG Taoping,TIAN Ziqin,GUI Shaobo,et al. Hydraulic transient process research technology and engineering application on the complex water tunnel conve-yance system of hydropower station[C]//Fluid Machine-ry and Fluid Engineering，2014:1-5.

[ 3 ] 徐武林,王煜. 引水式电站过渡过程研究[J]. 能源研究与信息,2013,29(3):139-143.

XU Wulin,WANG Yu. Research on the transient process of the diversion-type power station[J]. Energy research and information,2013,29(3):139-143. (in Chinese)

[ 4 ] 胡细波,毛先强,张楠林. 水轮机的导叶关闭规律分析及应用[J]. 水电与新能源,2015 (7):66-68.

HU Xibo,MAO Xianqiang,ZHANG Nanlin. Experimental study on optimized closing process of hydro-turbine guide vanes[J]. Hydropower and new energy,2015 (7):66-68. (in Chinese)

[ 5 ] 齐学义,周俊,汪玮华,等. 水电站调节保证计算中导叶关闭规律探讨[J]. 价值工程,2012,31(26):97-98.

QI Xueyi,ZHOU Jun,WANG Weihua,et al. Research for shut mode of guide blade in guaranty calculation of regulation of hydropower stations[J]. Value enginee-ring,2012,31(26):97-98. (in Chinese)

[ 6 ] 李文锋,罗兴锜,刘胜柱,等. 导叶两段关闭规律研究及其优化[C]∥中国动力工程学会水轮机专业委员会. 第十九次中国水电设备学术讨论会论文集.哈尔滨：黑龙江科学技术出版社，2013.

[ 7 ] 高志芹,吴余生. 基于自适应遗传算法的水轮机导叶关闭规律优化计算[J]. 大电机技术,2007(5):32-36.

GAO Zhiqin,WU Yusheng. Optimizing the closure rule of wicket in hydraulic turbine based on adaptive genetic algorithm[J]. Large electric machine and hydraulic turbine,2007(5):32-36. (in Chinese)

[ 8 ] 罗轩. 基于蚁群算法的灯泡贯流式机组调节系统的参数优化[D]. 南昌:南昌工程学院,2015.

[ 9 ] 王洋,王玲花. 水电站过渡过程研究历史及现状综述[J]. 吉林水利,2014 (9):29-33.

WANG Yang,WANG Linghua. Summary of research history and current situation for transient process of hydropower station[J]. Jilin water resources,2014 (9):29-33. (in Chinese)

[10] El-NAGGAR K M,ALRASHIDI M R,ALHAJRI M F,et al. Simulated annealing algorithm for photovoltaic parameters identification[J]. Solar energy,2012,86(1):266-274.

[11] VIJAY A S,RAJ N R N. Robust estimation of adaptive deblurring using simulated annealing algorithm[C]//International Conference on Communication and Signal Processing, 2016:0576-0580.

[12] 何国华,解建仓,汪妮,等. 基于模拟退火遗传算法的水资源优化配置研究[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版),2016,44(6):196-202.

HE Guohua,XIE Jiancang,WANG Ni,et al. Optimal allocation of water resources based on simulated annealing-genetic algorithm[J]. Journal of Northwest A & F University(natural science edition), 2016,44(6):196-202. (in Chinese)

[13] 邹琳,王丽萍,黄海涛,等. 梯级水电站调度图优化的混合模拟退火遗传算法[J]. 人民长江,2010,41(3): 34-37.

ZHOU Lin,WANG Liping,HUANG Haitao,et al. Optimization of operation chart of cascade hydropower stations based on hybrid genetic algorithm and simulated annealing[J]. Yangtze River,2010,41(3):34-37. (in Chinese)