本文介绍了如何使用粒子群算法（PSO）解决分布式电源的选址和定容问题。通过MATLAB代码展示，算法通过优化粒子位置和速度，找到满足电力需求并降低成本的最佳位置和容量配置方案。
基于粒子群算法的分布式电源选址和定容（附带MATLAB代码）
在能源领域，分布式电源是一种重要的发展趋势，它可以提供可靠、高效和可持续的电力供应。分布式电源的选址和定容是关键的决策问题，它涉及到如何在给定的地理区域内选择合适的位置并确定每个位置的电源容量，以满足电力需求并最大程度地降低成本。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。PSO算法通过不断调整每个解决方案的位置和速度来搜索最优解。在分布式电源选址和定容问题中，PSO算法可以应用于寻找最佳的位置和容量分配方案。
下面是使用MATLAB实现基于粒子群算法的分布式电源选址和定容的代码：
% 参数设置
num_particles = 50; % 粒子数量
max_iterations = 100; % 最大迭代次数
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