长安大学能源与电气工程学院徐先峰教授以一作兼通讯作者身份发表在《Renewable Energy》上的题为《Multi-objective particle swarm optimization algorithm based on multi-strategy improvement for hybrid energy storage optimization configuration》的研究论文，入选ESI高被引论文，被引频次排名前1%，该论文正式发表于2024年1月。

为充分发挥混合储能系统在缓解电压波动、降低风光弃电率、减少有功损耗及提升分布式发电系统电能质量方面的优势，同时有效平衡系统的经济性与安全性，本论文建立了综合考虑全生命周期经济成本、节点电压偏差及系统有功损耗的多目标混合储能优化配置模型。针对单目标求解算法局限性及多目标优化过程中多样性与早熟收敛不足的问题，提出一种基于多策略改进的多目标粒子群优化算法（CMOPSO-MSI）用于模型求解。通过引入自适应网格拥挤距离与轮盘赌选择策略动态更新Pareto解集，确保种群均匀性与多样性；采用改进的动态非线性加权策略提升算法全局搜索能力与收敛性能；在迭代过程中融入高斯变异策略以增强非支配解的均匀性与粒子搜索能力，旨在实现混合储能系统配置成本与稳定性的最优平衡。以IEEE 33节点配电系统为例，引入光伏与风能进行多场景仿真分析，结果表明：相比传统多目标粒子群优化算法（MOPSO）与经典多目标优化算法NSGA-II，所提算法可获得更优的Pareto前沿与收敛性能，验证了模型与算法策略在解决混合储能优化配置问题中的有效性与准确性。该方法在提升电能质量的同时，兼顾了系统经济性与电网稳定性。  

（供稿：徐先峰  审核：耿莉敏 倪凤英  编辑：韩啸）