在全球能源供需格局的改变以及我国“双碳”目标的背景下,以光伏、风电为代表的分布式电源（Distributed Generation,DG）在有源配电网中迅速发展。然而,DG是一种受天气影响严重的不稳定电源,当其大量接入配电网后,原有的单电源辐射型网络结构将被改变,若多余的电能无法被及时消纳,将增加配电网源-荷之间供需的不平衡性,这必然会危及配电网的正常运行。随着储能技术的发展,在有源配电网中引入分布式储能（Distributed Energy Storage,DES）可解决DG对有源配电网造成的不良影响,DES具有广泛的应用模式,对有源配电网的稳定经济运行至关重要。然而DES的合理配置是其在有源配电网中高效应用的前提,因此,如何考虑DES规划与运行之间的耦合性,建立一个同时兼顾安全性与经济性的DES优化配置多目标优化模型,以及采用何种方法有效地求解这种高维复杂多目标优化问题,以达到在满足有源配电网安全性的前提下,用尽可能小容量的DES产生较大收益的目的,具有非常重要的意义。针对DES的发展现状,分析各类DES的基本原理及其优缺点,总结了国内外DES各类应用模式的发展现状,并就其中的关键问题给出发展建议,重点从数学模型和求解算法两方面介绍了国内外DES优化配置的研究现状。针对分布式光伏、分布式风电、负荷的运行特性进行分析,得到典型日曲线,分析了DES的基本原理并建立其数学模型。对DES接入有源配电网对其造成的影响进行了理论推导,得出DES在有源配电网中能否发挥积极作用的关键在于其接入位置、容量大小以及运行方式的结论。对多目标DES优化配置的求解算法进行研究与改进,分析了多目标问题的原理与求解算法,并重点阐明其中多目标粒子群算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）的原理和流程,针对MOPSO在处理DES优化配置这类高维、非线性问题时结果差异大、计算速度慢等问题对算法进行改进。通过在粒子速度与位置的生成、更新环节上引入准对立学习策略以扩大解空间的覆盖范围,并根据算法在前后期不同的搜索方向引入自适应粒子分裂策略,将过早聚集在一起的粒子分离开来以改善种族特性,在保证后期收敛性的同时避免算法陷入局部最优,用于求解DES多目标优化配置数学模型。针对有源配电网中多目标DES优化配置问题,从改善有源配电网脆弱性和经济性的角度出发,以电网脆弱性衡量指标、有功网损以及储能额定容量三方面建立多目标DES优化配置数学模型,并对基于改进MOPSO算法的多目标DES优化配置求解方法与流程进行阐述,通过在MATLAB中对含DG的IEEE-33节点配电系统进行算例分析,得到该有源配电网中DES的最优位置信息、容量大小和相应的运行策略,通过对比分析验证文中DES优化配置方法和改进MOPSO算法的优越性。