在能源与环境问题日益严苛的当下,电动汽车作为低碳环保的新能源交通工具,受到了来自全世界的广泛关注。近年来,电动汽车普及率不断升高,大量电动汽车将涌入电网进行充电,由此产生的高密度负载将对电网系统形成巨大的冲击。如何充分利用电动汽车与智能电网之间的信息互动,设计电动汽车智能充电策略,实现电力资源的优化配置,已成为能源互联网领域的研究热点。本论文分析了智能电网背景下电动汽车智能充电方法的研究现状,研究了大量电动汽车同时充电对电网的影响,举例说明了电动汽车与智能电网双向互动涉及的相关技术手段,提出了电动汽车智能充电信息互动平台的设计方案。在此基础上,本论文以居民区家用电动汽车充电场景为主要研究对象,分析存在的问题并讨论解决方案,从优化充电资源配置的角度入手,提出了基于信息互动的电动汽车智能充电控制策略。为解决居民区用电高峰期配电网功率受限情况下的电动汽车充电问题,本文提出一种电动汽车充电功率资源优化分配策略。综合考虑了配电网约束、电动汽车电池约束、用户等待时间、用户需求,制定了一种两阶段资源分配算法。第一阶段基于多指标优先级分配个体所得功率资源,第二阶段利用剩余可用资源进一步补偿用户需求。分配结果能通过用户优先级高低决定用户需求被满足的程度。对两种不同的充电场景进行了仿真与对比分析,结果表明所提方法能根据台区负荷水平动态调整各电动汽车充电功率,提高了用户满意水平,同时不违反电网约束,保证了用电安全,适用于功率受限的配电网环境。为解决大量电动汽车无序充电对电网造成不利影响的问题,本文提出一种电动汽车充电时间资源有序利用方法。由控制决策生成器获取当前控制区域电价与负载信息,对负荷曲线中谷时段进行分段处理,计算电网在各时段的负荷容纳能力。通过本文所提方法,根据负荷容纳能力计算不同充电时长的用户对应的充电起始时刻概率分布,各充电桩根据概率分布随机决定接入用户充电起始时间。该方法将谷时段电网负荷容纳能力量化为充电概率分布,按各时段负荷容纳能力随机生成充电任务,达到均衡利用谷时段电力资源的目的。充电任务由各充电桩独立决策,无需复杂的集中式通信控制。通过蒙特卡洛方法对策略实例进行仿真验证,结果表明所提方法削峰填谷、平抑负荷波动的效果显著,同时有效降低系统和用户成本。