Optimal Energy Storage Allocation in Distribution Networks Based on IPO Algorithm

XIA Yaoxuan; WU Lihong; XIAHOU Yuan; WU Zhaohui; LIU Xue; CUI Mingjian; CAI Muliang

doi:10.20204/j.sp.2025.09011

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Optimal Energy Storage Allocation in Distribution Networks Based on IPO Algorithm

更新时间：2025-12-16

- Optimal Energy Storage Allocation in Distribution Networks Based on IPO Algorithm
- Vol. 53, Issue 9, Pages: 91-98(2025)
- 作者机构：
  
  1. 南昌大学信息工程学院,江西,南昌,330031
  2. 天津天大求实电力新技术股份有限公司,天津,300392
  3. 国网江西省电力有限公司，江西南昌 330077 4.天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.09011
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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夏鹞轩,吴丽红,夏侯元,吴朝晖,刘学,崔明建,蔡木良.基于IPO算法的配电网储能优化配置[J].智慧电力,2025,53(9):91-98.

XIA Yaoxuan, WU Lihong, XIAHOU Yuan, et al. Optimal Energy Storage Allocation in Distribution Networks Based on IPO Algorithm[J]. 2025, 53(9): 91-98.
夏鹞轩,吴丽红,夏侯元,吴朝晖,刘学,崔明建,蔡木良.基于IPO算法的配电网储能优化配置[J].智慧电力,2025,53(9):91-98. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09011.

XIA Yaoxuan, WU Lihong, XIAHOU Yuan, et al. Optimal Energy Storage Allocation in Distribution Networks Based on IPO Algorithm[J]. 2025, 53(9): 91-98. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09011.

摘要

针对分布式电源接入配电网造成电能质量下降等问题，提出一种基于改进鹦鹉算法（IPO）的配电网储能优化配置模型。首先，建立以最小化电网脆弱性指标、储能成本、有功网损为目标的储能多目标优化配置模型；其次，通过混沌Tent映射、反向学习初始化，结合混合高斯-柯西变异及Pareto最优解集动态维护策略增强鹦鹉算法性能；最后，引入基于灰靶理论的优劣解距离法（TOPSIS）从Pareto最优解集中确定最优方案。仿真分析表明，所提方法可有效提升系统的整体运行性能，显著改善配电网的经济性与结构稳定性。

Abstract

To address issues such as power quality degradation caused by the integration of distributed generation into distribution networks， this paper proposes an optimal energy storage allocation model based on the improved parrot optimization （IPO） algorithm. First， a multi-objective optimization model for energy storage allocation is established， aiming to minimize the grid structural vulnerability index， energy storage investment cost， and active power losses. Second， the performance of the parrot optimization algorithm is enhanced through chaotic Tent mapping and opposition-based learning initialization， combined with hybrid Gaussian-Cauchy mutation and the dynamic maintenance of the Pareto optimal solution set. Finally， the technique for order preference by similarity to ideal solution （TOPSIS） based on grey target theory is introduced to determine the optimal solution from the Pareto optimal solution set. Simulation results demonstrate that the proposed method effectively improves overall system operational performance while enhancing the economic efficiency and structural stability of the distribution network.

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