在我国“双碳”能源战略背景下,政府出台相关政策大力扶持电动汽车（Electric Vehicle,EV）产业的发展,电动汽车规模与日俱增。然而大规模电动汽车无序充电会对电网造成诸多影响,如降低电能质量、影响电力系统运行的经济性和稳定性等。而电动汽车作为一种灵活性的储能资源,通过合理有效的充放电优化策略对电动汽车的充放电行为进行有序调控,可以充分发挥大规模电动汽车灵活性储能资源的潜力,改善电网负荷分布,降低充电成本,满足电网的调峰需求和改善车辆充电的经济性。本文考虑用户的出行规律等因素,围绕电动汽车充电负荷模型、粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法的改进、有序充电/充放电优化策略及充放电优化效益评价方法展开研究。首先,引入出行链理论分析了电动汽车用户的出行行为特性,基于NHTS出行数据对用户出行链中的各个特征量进行拟合,建立用户的出行规律模型。在此基础上,考虑天气、温度、路网-电网拓扑结构、交通路况等多方面因素建立了电动汽车的充电负荷模型。采用蒙特卡洛法对充电负荷的时空分布进行了仿真,并分析了无序充电对配电网负荷分布及节点电压的影响。仿真结果表明电动汽车用户的出行和无序充电行为有明显的时空分布特性,电动汽车无序充电会增大配电网各节点尤其是末端节点电压的偏移。其次,传统分时电价和实时电价充电需求响应机制容易在负荷低谷期出现新的负荷高峰;同时由于居民区电动汽车的停车时间较长,有序充电优化过程容易出现维数灾、粒子陷入局部最优等问题。针对上述问题,提出一种粒子群算法自适应改进方法和一种基于动态分时电价的电动汽车有序充电优化策略,通过建立充电电量最多和充电成本最少多目标函数,根据电网的实时电价动态优化电动汽车每个时段的充电功率。仿真结果表明所提改进粒子群算法能有效提高粒子的收敛速度,减少优化过程的计算量;所提有序充电优化策略能有效降低车辆的充电成本和电网负荷峰谷差。最后,考虑用户出行的时空分布规律对电动汽车的充放电优化策略进行了研究,计及用户参与有序充放电的自主性提出一种有序充放电两阶段优化策略,在降低用户充电成本、电网负荷峰谷差和配电网节点电压偏移的同时减少了优化维数和充放电优化过程的计算量。同时提出一种充放电优化效益评价方法,根据充电电量变化率和充电成本变化率建立C-S坐标系,通过对比用户虚拟参与充放电优化后的效益系数及优化效益参考系数在C-S坐标系中的位置来评价充放电优化效益。仿真结果表明所提充放电优化效益评价方法可以有效评价用户虚拟参与有序充放电的效益,为用户自主选择优化方案提供参考,保障了用户参与有序充放电的经济性。