电动汽车的实际运行和管理过程存在众多优化问题,而充放电行为和充电路径导航规划是两个重要的优化技术应用方向,其中众多的约束条件是传统燃油汽车运行过程中所不具备的。由于电动汽车蓄电池具备充电和放电功能,当某一段时间内某一个充电站(区域)的充电电动车数量达到一定数量时,集中充电行为将会对该充电站局部区域的电力负荷产生显著影响,使得研究电动汽车用户集群充放电行为的优化问题对缓解或改善高峰时段充电站区域电力负荷具有非常重要的意义,同时电动汽车充电原理的差异性导致日常电动汽车充电导航路径优化设计中必须考虑其具体的特性(如充电时间长等)。更重要的是,上述两个优化问题都将受到实际道路交通因素的显著不利影响。因此,针对上述问题开展深度交通因素分析下的电动汽车运行优化方法的研究具有重要的理论和现实应用价值。基于上述分析,本文重点开展如下三部分内容的研究:1)研究了电动汽车集群的随机充电行为对充电站局部区域电网负荷的影响。构建了用户的随机充电行为模型,仿真验证了大规模的集群行为会造成局部区域电网负荷“峰上加峰”、峰谷率增大,为后续研究电动汽车的充放电行为优化提供了必要性验证。2)针对现有电动汽车开始充放电时刻分布规律的研究未充分考虑交通因素影响问题,提出一种基于交通拥堵量化分析的电动汽车集群充放电行为优化方法。以电动汽车集群的随机充电行为对充电站局部区域电网负荷影响仿真验证为基础,提出一个能量化表述交通拥堵程度的电动汽车开始充放电时刻模型。在同时满足需求侧用户利益和保证局部区域电网用电稳定性的基础上,构建最小化用户用电总成本和最小化电网峰谷差率多目标多约束优化函数。通过联合混沌机制和自适应惯性权值改进技术,提出一种基于改进PSO算法的电动汽车集群充放电策略优化计算方法。结果表明新方法能合理有效地引导用户充放电行为,同时交通拥堵程度的量化考量使得新方法能获得更好的工程应用能力。3)在对实际交通系统特征的深度分析基础上,提出一种基于深度交通与充电站动态信息建模的电动汽车充电导航路径规划优化方法。以导航系统和智能充电站提供信息支撑,研究实时交通状态对导航路径优化模型的影响建模方法。在充电站充电桩组占用状态模式的动态变化深度分析基础上,构建基于总耗时成本的电动汽车充电路径规划目标函数和相应的约束条件集合,从而提出一种基于Dijkstra算法的充电导航动态优化策略计算方法。仿真实验表明新路径规划方法能有效地适应实际交通系统的动态变化,同时也能根据相应充电站充电桩使用状态变化进行实时导航策略的优化调整。