随着全球能源危机的加剧,电动汽车因其更高能效和更低排放等特点,逐渐成为了替代传统汽车的重要选择,而电动汽车换电站的出现满足了电动汽车用户免去冗长充电时间和长距离行驶的需求,逐渐成为重要的电动汽车能量补给场所。但随着电动汽车的用户日益增长,换电需求也急剧上升,大规模的无序充电会增加换电站的运营成本并加剧电网的风险,电动汽车换电站的调度优化问题具有重要意义,并且发现此类研究中对换电需求进行详细分析较少,以及未能采用最新的改进的求解算法。因此本文首先通过分析电动汽车用户出行特性,建立基于蒙特卡洛的换电需求预测模型,为调度提供重要参考。其次在满足用户换电需求的基础上,以降低运营成本、减小电网波动为优化目标,建立电动汽车换电站充电调度模型,采用麻雀搜索算法进行求解。针对基础麻雀搜索算法对本模型的改进潜力,提出多方面改进的麻雀搜索算法,对电池组开始充电时间进行优化。最后通过算例对比分析,验证了模型的有效性以及改进麻雀算法对本模型求解的高效性与精准性。本文主要工作内容如下:（1）基于蒙特卡洛的电动汽车换电需求预测建模研究。首先对课题的研究背景与意义以及电动汽车技术的发展情况进行介绍;其次针对影响换电站充电调度结果的重要因素换电需求方面,对换电站系统架构进行了介绍,包括电动汽车主要能量补充方式、换电模式的优势;最后通过分析电动汽车用户的出行特性,建立基于蒙特卡洛的换电需求预测模型,为研究换电站的经济稳定调度做好理论准备。（2）考虑运营成本和电网波动的换电站调度建模研究。为了降低换电站的电力成本支出和电网波动,以满足换电需求为约束变量,电池组开始充电时间为决策变量,建立换电站充电调度模型,并通过麻雀搜索算法进行求解,并且在实验算例中与鲸鱼优化算法、粒子群算法、灰狼算法等较为流行的群智能算法进行对比,结果表明麻雀搜索算法求得的解使得换电站运营成本和电网波动都为最低,具有一定的优势,但也发现该算法针对本模型有很大改进的潜能。（3）精英反向学习策略麻雀搜索算法的提出。针对麻雀搜索算法针对调度模型的改进潜能,提出一下几方面改进,首先利用sine混沌机制生成初始种群,改善了初代种群的质量;其次融合改进精英反向学习决策,改善了算法的寻优性能;并且采用萤火虫干扰机制对个体随机扰动,提升了种群活性和其全局搜索能力;最后结合非线性收敛策略更全面地优化了全局和局部的效率,提升了算法的性能。（4）算例分析验证算法改进以及换电站模型的有效性。为验证本文提出改进麻雀搜索算法的寻优能力,首先通过典型测试函数求解对比,证明了精英反向学习麻雀搜索算法在求解优化问题的优势,并且在换电站调度实验算例中与基础麻雀搜索算法、鲸鱼优化算法、粒子群算法以及灰狼算法进行对比,证明了该改进算法在解决换电站调度问题的高效性和适用性。通过有序充电分析,证明了换电站充电调度模型的有效性。