随着不可再生能源逐渐走向衰竭,绿色能源在各国政府的大力支持下愈加广泛的应用于电力供应领域,充分合理的利用风、光等可再生能源能够有效的解决能源危机和减少环境污染。由于可再生能源具有间歇性和随机性的特点,容易对电力系统造成冲击,增加配电网调度难度,传统配电网已无法有效的处理,主动配电网技术因此应运而生。储能设备是主动配电网的关键组成部分,能够平滑可再生能源功率波动、实现负荷削峰填谷和增加配电网调度的灵活性,对储能系统优化研究具有非常重要的现实意义。同时,储能的安装位置、额定功率和容量会对配电网潮流分布和经济运行产生一定影响,因此,本文对主动配电网的储能优化配置问题展开研究。本文首先简要分析了风电、光伏和储能的发电特性和运行特点,并建立了相应的数学模型,作为主动配电网储能优化配置的基础。并在分时电价的基础上,考虑电力负荷与电价的弹性关系,以削峰填谷、平抑负荷波动为目标,建立了需求侧负荷响应模型,增强电网侧与用户侧的互动水平,实现储能系统与可控负荷联合优化以及源-网-储-荷设备协同调度。然后,为解决由于风、光出力不确定性,给储能规划调度带来的困难,提出了基于K-means聚类算法的大规模场景缩减方法,通过对风电、光伏历史数据进行场景划分,获得了典型风、光出力曲线。并利用平均值法对日负荷实测数据进行场景缩减,得到了典型日负荷曲线。再把典型场景曲线应用于储能规划中,建立了考虑风、光并网的储能双层多目标优化配置模型,利用内外层耦合将储能选址定容和充放电功率调度有效结合。优化目标从最大化储能投资效益出发,兼顾了配电网运行成本,并考虑了负荷波动和电压偏移。此外,将MOEA/D多目标进化算法应用于求解过程,通过MOEA/D算法求取内层Pareto最优前沿和最优解集。并提出了一种基于模糊函数的满意度评价机制,从中选择最优折中解传递给外层优化。因此,本文储能的前期规划兼顾了后期运行调度,并通过后期运行结果来指导规划,进而更加合理的对储能进行配置。最后,利用IEEE-33节点配电网系统对选取的4个场景进行仿真比较,并通过Matlab软件编程计算。分别从经济效益、削峰填谷效果和改善电压质量角度,对程序运行结果进行分析,验证了本文提出的储能双层优化配置模型和相应求解方法的合理性与优越性。