经济的增长和社会的进步,带动人们生活水平提高的同时,也造成了深刻的能源环境问题,能源短缺和环境污染是当前人类社会面临的重大问题。电动汽车的产生和发展,为人类解决能源环境问题提供了新的思路。然而,大规模电动汽车的投入运行与接入电网,对城市交通、电网安全稳定等是一个重大挑战。本课题提出一种综合考虑电网侧电网负荷、充电公平性和用户侧便利性、快捷性等因素的多目标优化充电模型,依此模型对区域电网内电动汽车进行有序充电,在保证公平性的基础上,实现最优化有序充电,尽可能保证电网安全稳定运行、提升用户体验和节约成本。运用迭代法、贪心法、优先级法和多级反馈队列等经典算法,解决多目标优化模型的最优解问题。区域电网电动汽车多目标优化充电模型的实现需要电力网、车联网、充电站(桩)联网及其他相关信息的融合。随着行业的发展,在多信息源融合的过程中,会产生海量异构化数据,呈大数据化,采用传统的单机串行化处理模式已经无法满足时间和空间上的需求,其存储和计算都将成为瓶颈。因此,本课题提出并实现了基于云计算平台的电动汽车有序充电监控系统。利用Hadoop开源云计算平台,组建计算集群,实现此类大数据的并行化处理。系统以多目标优化充电模型为核心,设计系统功能,包括数据接收、数据实时与离线处理、数据展示等。设计系统物理和逻辑框架,依此框架搭建Hadoop云计算平台,利用HBase分布式数据库存储电网侧和用户侧数据,利用MapReduce编程框架实现基础性算法,并实现系统功能。课题按照提出问题-需求分析-模型设计-系统设计-系统实现的顺序逐步深入进行研究,提出、设计并实现基于云计算平台的电动汽车有序充电监控系统。