电动汽车具有环保、节能、高效的优点,近年来受到广泛关注。大规模电动汽车入网是未来智能电网的典型标志之一,电动汽车充放电行为具有随机性和聚集性,无序充放电将给电网的安全运行带来风险,因此对其充放电行为进行有序引导十分必要。随着双向充放电技术(Vehicle to Grid,V2G)的不断完善,电动汽车可等效为一种移动的储能设备,参与电力系统调峰,同时兼顾电网侧与用户侧利益。论文研究内容主要包括以下方面:首先,研究电动汽车无序充放电模式对电网安全运行的影响。确定充放电负荷的影响因素,根据用户行为规律简化充放电行为,分析车辆充放电负荷特性得到起始充放电时刻与日行驶里程的概率密度函数,建立电动汽车无序充放电负荷模型。通过蒙特卡洛算法得到无序模式下小区日负荷曲线的变化情况,仿真结果表明,在无引导措施下,小区日负荷峰谷差率有所增大,出现“峰上加峰”现象,影响电网的运行安全。其次,为缓解电动汽车无序入网对电网造成的负担,利用峰谷分时电价,提出一种考虑用户响应度的有序充放电模型。对分时电价引导原理进行说明,得到有序模式下车辆的起始充放电时刻,引入响应度概念,建立分时电价下的电动汽车有序充放电负荷模型。通过蒙特卡洛仿真得到响应度与电动汽车充放电负荷的关系,仿真结果表明,随着用户响应度增加可以有效实现“削峰填谷”,在响应度达到一定值时,原有的谷时段将形成新的负荷高峰,同样给电网运行带来压力。最后,针对前面两种充放电模式的不足,对原有分时电价加以改进,提出一种有序充放电优化策略。研究电动汽车充放电价上下限的制定方法,综合考虑电网侧和用户侧利益,以小区日负荷峰谷差率最小和用户成本最低为优化目标,选择峰谷分时区间为变量,建立电动汽车最优充放电模型,分别采用NSGA-Ⅱ和粒子群算法求解得到最优充放电时间段。仿真结果表明,两种优化算法对于降低峰谷差率和减少用户成本都有一定效果,验证了有序充放电优化策略的正确性和有效性,对比分析表明NSGA-Ⅱ算法在优化时段方面更具优势,为电动汽车在优化电力负荷曲线方面提供依据。