发展清洁能源、保障能源安全、解决环保问题、应对气候变化,是近年来能源革命的核心内容。智能电网和电动汽车作为解决能源问题重要的手段,得到了快速的发展。将电动汽车纳入到智能电网中,可以利用电动汽车的储能作用,充分发挥智能电网的优势,有效降低电网负荷峰谷差,还可以辅助电网有效接纳波动性可再生能源的发电容量。另外,随着分时电价的实施,电动汽车用户可以根据电价高低来选择电动汽车的充放电时间,获得现金补贴,降低电动汽车的使用成本。本文首先介绍了新型智能优化算法——化学反应算法,该算法是基于化学反应过程中分子的碰撞和能量转化过程的群体智能算法,模拟了化学反应过程中分子之间的相互作用最终达到稳定的低能量状态的过程。该算法已被证实在求解高维、多变量、多约束的复杂优化问题时有较高的有效性。本文的主要研究内容包括基于分时电价的电动汽车的有序充放电策略研究和电动汽车与可再生能源的协同调度研究。在基于分时电价的电动汽车的有序充放电策略研究中,本文构建了基于分时电价的电动汽车有序充放电的数学模型。该模型以分时电价的实施为研究背景,以电动汽车用户收益最大为目标函数,以电动汽车的充放电功率约束和可用容量约束为约束条件,利用化学反应算法对模型进行了优化求解。模型求解结果表明根据分时电价来安排调度电动汽车的充放电行为可以为电动汽车用户带来收益,降低电动汽车的使用成本。在电动汽车与可再生能源的协同调度研究中,构建了同时计及可入网电动汽车风力发电和光伏发电系统的多目标协同调度模型,该模型同时考虑了最小化可再生能源的出力波动和最大化电动汽车用户收益为目标,计及电池储存电量约束、充放电功率约束和充放电次数约束等条件,针对化学反应算法存在收敛速度慢、精度低等缺陷,借助于粒子群优化算法的迭代寻优思想提出了改进化学反应算法。同时还首次尝试使用了基于虚拟理想分子的多目标优化算法,该算法与其他多目标求解算法相比简单实用。最后应用基于虚拟理想分子的多目标优改进化学反应算法对算例进行了优化求解,算例结果表明,通过合理安排电动汽车的充放电可以有效平抑可再生能源的出力波动和增加电动汽车用户的收益。