在能源危机、气候环境恶化的大背景下,诸多新能源得以迅速发展,如太阳能发电、风机发电、潮汐发电等。电动汽车(Electric Vehicles,EVs)是近年来新兴的清洁型交通工具,以其低能耗、低噪音等优点得到广大用户的青睐,同时电动汽车的推广能逐步减少人类对传统化石燃料的依赖性,对社会的可持续发展有重大意义。本文以电动汽车大量接入的微电网为背景,首先分析电动汽车的出行特性并对其充电负荷进行建模,然后采用Monte Carlo模拟法计算车辆无序充电时的用电量。在分析电动汽车无序充电模型之后,建立电动汽车车主对电价变化的需求响应模型,通过电价调节策略,改变车辆的开始充电时刻使其缓解电网压力,对电网负荷起到削峰填谷作用。建立包含电动汽车的以微网发电成本、污染物治理成本最低为目标的多目标优化调度模型。采用Weibull分布、Beta分布来描述风速、光照强度的随机性,同时对微网中的各分布式电源的出力进行建模。对所提微网优化调度模型采用基于Pareto最优的多目标粒子群算法进行求解。最后,对微网中光伏及风机出力进行预测,同时对居民日常负荷进行模拟,并分别计算单目标与多目标优化后的微源出力与微网运行成本。仿真结果表明多目标优化能有效协调微网运行的经济性与环保性。电价调节机制能有效降低微网负荷的峰谷差,节约电动汽车充电费用。