在“双碳”战略驱动下，以风、光为代表的分布式能源规模化接入配电网已成为必然趋势。然而，分布式能源固有的间歇性与随机性特征易引发电压越限、功率波动等电能质量问题。现有研究表明，科学规划储能系统，不仅能提升新能源利用率，降低弃风、弃光率与系统备用容量需求，还可有效增强电网运行稳定性与供电可靠性。

针对风光储协同运行配电网，国网安徽省电力有限公司涡阳县供电公司等单位的张钰、吴瑞等研究者，提出一种基于改进多目标粒子群算法的储能优化配置方法。

首先以电压波动、并网功率波动率和储能额定容量为目标函数建立优化模型；其次基于粒子相似度的动态惯性权重增强全局搜索能力，融合循环拥挤度排序与交叉变异策略的档案更新方法维护Pareto前沿，规避局部收敛风险，采用TOPSIS混合决策模型从非劣解集中遴选出最优配置方案；最后通过4个算例在IEEE 33节点配电网进行测试。

结果表明，基于欧氏距离最优相似度的惯性权重动态调节机制，以及融合循环拥挤度排序与交叉变异策略，兼顾了粒子群算法的收敛性和种群多样性。相较于无储能接入场景，所提配置方案使配电网电压波动平均减小32.00%，功率波动平均减小31.95%；与传统多目标粒子群算法相比，电压波动、功率波动及储能容量配置分别优化了14.05%、17.59%和9.58%，提升了系统运行的经济性与安全性。

本工作成果发表在2025年第12期《电气技术》，论文标题为“考虑高比例新能源发电接入的配电网分布式储能优化配置”。