在过去的几个世纪里,大量的开采和利用煤炭、石油等化石能源,造成的资源储备不足、环境严重污染等问题日益严峻。同时近年来由于为满足社会的发展与进步,因而对能源的需求量急剧上升,这就使能够替代化石能源的可再生能源应运而生,并且推动着可再生能源革命快速发展。为缓解能源紧张和环境污染的问题,电动汽车以其清洁低碳、环保友好的特性逐步进入居民的生活,并且受到人们广泛的关注。今后,电动汽车（Electric Vehicle,EV）作为分布式储能单元,实现灵活的充放电,不仅可以吸收利用电力系统的电能,而且在用电高峰期还能向电力系统反向馈电,成为智能电网的重要组成部分。大规模电动汽车接入电网时,其充电负荷对系统产生巨大冲击,对电能质量和运行稳定性带来影响,同时对发电机启停状态调度带来挑战。因此,亟需一种既能满足电动汽车供能又能降低对电网负面影响的策略。考虑风电具有反调峰特性,因此可利用风电对电动汽车的充电行为进行合理调整,同时为风电消纳提供有效途径。针对电动汽车接入电网后,负荷“峰上加峰”的问题,课题在描述传统机组发电特征及调度分布式电源作为补充的基础上,提出柔性电动汽车与分布式电源协同优化调度方案,包含以下部分:（1）柔性电动汽车的智能优化调度系统的研究描述电动汽车的出行规律和充电模式,将其划分为电动公交车、出租车、环卫与物流专用车以及公务车与私家车四类,提出柔性电动汽车参与智能充放电的策略,引入用能成本概念及影响。（2）协调优化调度模型的构建和描述阐述传统火电机组运行特点、风力发电和电动汽车充放电特性,以发电投资总成本与柔性电动汽车用能成本之和最小作为优化目标建立车网交互（Vehicle to Grid,V2G）的机组组合模型,进而转化为一个大规模混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP）问题。（3）运用算例分析优化调度对经济运行和环境保护的影响选取算例以某城市各类电动汽车为研究对象,分析柔性电动汽车用能成本对系统总成本与CO₂排放量的影响,利用Ipsolve解算器求得最优解以及最优调度方案。仿真结果验证了采用柔性电动汽车的智能充放电与风电协同优化传统机组出力的有效性,以及考虑柔性电动汽车用能成本的必要性。