在国内外，电动汽车的大规模发展是一个必然的趋势，其接入电网的充电行为会给电网带来不可忽略的影响；另一方面，V2G（Vehicle-to-Grid）技术的发展允许电动汽车向电网送电，给电网的安全经济运行带来一定的机遇。如何引导或控制数量庞大的电动汽车的充放电行为，产生对电网有利的影响，是一个值得研究的课题。电动汽车的充放电行为会受到间接的价格机制引导和直接的集中调度控制，本文探讨了不同价格机制引导下的充电行为，以及从机组组合的角度研究了受调度电动汽车的充放电行为，进而观察对电网产生的影响。在研究不同价格机制下电动汽车的充电行为对电网的影响时，首先从行驶里程、充电方式和充电时段这三个方面对纯电动公交车和私家电动汽车进行了具体的行为建模；在此基础上，综合考虑充电方式、电价政策、运营机构等因素，设置了四种充电情景，并采用蒙特卡洛方法评估了不同情景下大规模电动汽车接入电网的充电行为对短期内广州市日负荷曲线的影响。结果表明不同电价政策下电动汽车的充电行为对电网负荷曲线的影响会有很大不同：在某些情况下，电动汽车的充电可以增加谷期负荷；而在另外一些情况下，则会对电力系统产生冲击，造成负荷“峰上加峰”的不利影响。计入V2G的放电特性时，本文从机组组合的角度来研究受调度电动汽车的充放电行为。建立的计及电动汽车充放电行为的机组组合模型，是以电动汽车充放电的车辆数目、机组的开停机状态和出力为优化变量，考虑到电力系统的负荷供需平衡、最小开停机时间约束等系统约束以及用户的出入和电池需求情况，寻求机组总运行成本和电动汽车放电成本加权和的最优。与以往文献的模型相比，本文建立的模型不仅同时兼顾到电力系统需求和具体的用户需求，也能够跟踪观察各时段所有电动汽车的出入状况和电池状态的大致变化。在将模型线性化的基础上，采用GAMS/CPLEX求解器的MIP优化器进行求解。以10台机组系统一天24时段的机组最优组合为例，证明了所构造模型的可行性和有效性。