1、隨著能源枯竭和環(huán)境危機的加劇，使用清潔電力作為動力的電動汽車被認為是減少碳排放和降低化石能源依賴的有效解決方法，正受到各國政府的大力推廣，未來電動汽車的使用數(shù)量可能呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的局面。然而，電動汽車充電負荷在時間分布和空間分布上的不確定性將會給電力系統(tǒng)的運行帶來不可忽視的影響。因此建立計及時空分布的電動汽車充電負荷模型，對大規(guī)模電動汽車入網充電行為進行優(yōu)化協(xié)調，研究電動汽車和可再生能源之間的多目標優(yōu)化調度，是提高電網消納電動汽車，平滑

2、可再生能源的自然可變性，促進電動汽車普及的基礎和前提。
　　本文以傳統(tǒng)燃油汽車行駛調查數(shù)據為基礎，結合用戶出行習慣和充電地點的多樣性，研究了電動汽車充電行為的時空分布規(guī)律，采用基于實際運行工況的能量消耗模型和充電負荷概率模型，建立了電動汽車的充電需求模型。為減小大規(guī)模電動汽車的隨機充電行為對電網的負面影響，本文分別以配電網等效負荷方差最小和系統(tǒng)網損最小為優(yōu)化目標研究了電動汽車的優(yōu)化充電控制策略。等效負荷方差最小的充電方式為含電動汽

3、車數(shù)量約束的凸二次規(guī)劃問題；網損最優(yōu)的充電方式包含了充電負荷、電池充電容量、潮流、電壓幅值和線路容量等約束條件，本文采用PSO算法和動態(tài)罰函數(shù)法進行求解。針對電動汽車和可再生能源之間的多目標協(xié)調調度，建立了風力發(fā)電和太陽能發(fā)電的模型，以配電網負荷波動最小化、總網絡損耗最小化和電動汽車用戶充電成本最小化作為目標函數(shù)建立電動汽車與可再生能源發(fā)電的多目標協(xié)調控制模型，利用電動汽車的電池儲能系統(tǒng)作為電網和可再生能源的緩沖，并采用具有更強全局搜索