本文介绍了如何使用粒子群算法（PSO）解决热电联产系统的优化配置问题，以提高能源利用效率。通过MATLAB实现的代码示例详细展示了算法过程，包括设置参数、初始化、迭代更新以及约束条件的应用。该方法有助于找到最佳配置方案，以实现系统的经济效益或能源效率最大化。
基于粒子群算法的热电联产系统优化配置问题求解及附带MATLAB代码
热电联产系统（Combined Heat and Power, CHP）是一种高效能的能源利用方式，通过同时生产电力和热能，能够最大限度地提高能源利用效率。优化配置问题是在给定的能源需求和约束条件下，确定热电联产系统的最佳配置方案，以最大化系统的经济效益或能源利用效率。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物的行为，以迭代的方式搜索最优解。在热电联产系统的优化配置问题中，可以使用粒子群算法来寻找最佳配置方案。
以下是使用MATLAB实现的基于粒子群算法的热电联产系统优化配置问题求解的代码：
%% 参数设置
MaxIter = 100; % 最大迭代次数
PopSize = 50; % 粒子群规模
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