基于MATLAB的粒子群算法优化综合能源系统问题

综合能源系统（Comprehensive Energy System，CES）是一种通过协调多个能源形式（如电力、热能、天然气等）之间的互联互通来提供高效、可靠和可持续能源供应的系统。在设计和运行CES时，优化问题成为一个重要的挑战，因为需要在多个变量和约束条件下找到最优的系统配置和运行策略。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，被广泛应用于求解复杂的优化问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法的综合能源系统优化。

一、问题描述
假设我们有一个综合能源系统，包括多个能源组件（例如太阳能电池板、风力发电机、燃气锅炉等）和负载（例如电力需求、热能需求等）。我们的目标是通过优化能源组件的配置和运行策略，最小化系统的总成本，同时满足负载需求和约束条件（例如发电能力、能源存储容量等）。

二、粒子群算法原理
粒子群算法是一种进化算法，模拟鸟群或鱼群的群体行为。算法中的每个个体被称为粒子，它们在解空间中搜索最优解。每个粒子根据自身的经验和群体的经验来更新自己的位置和速度。通过迭代的方式，粒子群逐渐靠近最优解。

三、MATLAB代码实现
下面是使用MATLAB实现的综合能源系统优化问题的粒子群算法代码示例：

% 参数设置
maxIterations = 100;  <