潮流无功优化的粒子群算法实现（附带MATLAB代码）

概述：
潮流无功优化是电力系统中的一个重要问题，旨在通过调整无功功率的分布，以最小化功率系统的总损耗或改善电压稳定性。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，被广泛用于潮流无功优化问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法的潮流无功优化，并提供相应的源代码。

算法原理：
粒子群算法模拟了鸟群觅食行为的过程，每个粒子代表一个解。算法通过迭代更新粒子的位置和速度，以找到问题的最优解。在潮流无功优化中，每个粒子的位置表示无功功率的分配方案，速度表示粒子在搜索空间中的移动方向和速度。算法的核心是根据粒子的当前位置和速度，计算新的位置和速度，并根据适应度函数评估解的质量。

MATLAB代码实现：
以下是使用MATLAB实现基于粒子群算法的潮流无功优化的示例代码：

% 参数设置
maxIter = 100;     % 迭代次数
popSize = 50;