基于粒子群算法的抽水蓄能电站优化调度研究
抽水蓄能电站是一种重要的能源调度设施，它能够在能源需求高峰时将多余的电力转化为潜在能量储存起来，并在能源需求低谷时释放储存的水能产生电力。为了实现抽水蓄能电站的最优调度，本文将介绍基于粒子群算法的优化方法，并提供相应的MATLAB源代码。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群等生物的集体行为。该算法通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和协作，寻找最优解。在抽水蓄能电站的优化调度问题中，粒子群算法可以用来寻找最佳的水泵和发电机组合，以最大化电站的收益或效能。
下面是使用MATLAB实现抽水蓄能电站优化调度的示例代码：
% 参数设置
num_particles = 50; % 粒子数
max_iterations = 100; % 最大迭代次数
w = 0.5; % 惯性权重
c1 
