本文探讨了如何使用Matlab的粒子群优化算法（PSO）解决水电厂优化调度问题，旨在在满足电力需求的同时，最小化购电成本。通过设定相关参数，初始化粒子位置和速度，迭代计算并更新最优解，最终找到降低总成本的调度方案。代码实现中需定义成本函数以评估发电和购电的总成本。
Matlab粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题
水电厂优化调度是指在满足电力需求的前提下，合理安排水电站发电与购电之间的协调问题。为了实现电力供应的稳定和经济性，需要对水电厂的发电计划进行优化调度，以降低成本并提高效益。本文将探讨如何使用Matlab中的粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来解决水电厂优化调度购电最小问题。
在水电厂的优化调度购电最小问题中，我们需要考虑以下几个因素：水电站的发电能力、电力需求、购电价格以及发电成本。优化调度的目标是在保证满足电力需求的情况下，通过合理地分配水电站发电和购电，使总成本最小。
下面是使用Matlab中的粒子群算法来解决水电厂优化调度购电最小问题的源代码：
% 初始化参数
swarm_size = 50;
max_generations = 100;
inertia_weight = 0.8
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