Energy storage systems (ESS) within the transmission system have emerged as a critical area of research and application. This paper presents a novel hybrid approach that offers a framework for determining optimal locations and power for deploying ESS. The primary objective is to enhance grid stability, minimize disruptions and failures, bolster flexibility, and effectively meet the energy demands of consumers prior to the need for transmission expansion planning (TEP). The proposed methodology combines the Min Cut (MC) algorithm with the genetic algorithm (GA). Initially, the MC algorithm is improved through the incorporation of a penalty mechanism, aimed at reducing the search space for the optimization problem while preserving global optimality. Subsequently, the GA algorithm is employed to solve the optimization problem within the constrained search space, thereby identifying the most suitable local and power for the ESS. The research findings are evaluated on the IEEE 24-bus power system and demonstrate promising feasibility. Notably, the proposed approach significantly reduces computational complexity when compared to previous separate methodologies, consequently diminishing computation time and facilitating timely and competitive investment decisions pertaining to ESS systems.Hệ thống lưu trữ năng lượng trong lưới điện truyền tải đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng ngày càng quan trọng. Bài báo này đề xuất một phương pháp lai mới, nó đưa ra một định hướng xác định vị trí lắp đặt hệ thống lưu trữ năng lượng (ESS) phù hợp. Điều đó giúp cải thiện khả năng ổn định của lưới điện, giảm thiểu sự gián đoạn và sự cố, tăng cường tính linh hoạt và đáp ứng tốt hơn với nhu cầu sử dụng năng lượng của các khách hàng trước khi cần quy hoạch mở rộng truyền tải điện (TEP). Phương pháp này kết hợp lai giải thuật Min Cut (MC) với thuật toán di truyền (GA). Trước tiên, MC được cải tiến bằng một hình thức phạt để giảm thiểu không gian tìm kiếm cho bài toán tối ưu mà không làm mất đi nghiệm toàn cục. Tiếp theo, thuật toán GA được áp dụngđể giải bài toán tối ưu trong không gian đã được giới hạn để tìm ra vị trí và công suất ESS phù hợp nhất có thể. Nghiên cứu được thử nghiệm và cho ra kết quả khảthi trên hệ thống điện IEEE 24-bus. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp đề xuất giảm đángkể khối lượng tính toán so với các bài toán trước đây và từ đó rút ngắn thời gian tính toán giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư hệ thống ESS kịp thời và cạnh tranh.