电动汽车（Electric Vehicle,EV）的普及和可再生能源的利用是保护环境和实现绿色发展的有效措施。高速公路与城市内部相比,具有更大的空间布置光伏、储能等设施,足够的基础充电设施是发展EV的关键,合理的高速公路光储充一体化电站的规划是解决环境问题和交通问题的重要举措。本文主要对高速公路光储充一体化电站的选址和定容等问题展开研究。首先,介绍电动汽车的类型及充电模式,搭建高速公路光储充一体化电站结构,分析高速公路光储充一体化电站选址定容的影响因素,从充电需求、充电服务半径等方面归纳高速公路光储充一体化电站规划的基本原则。其次,基于工程实际考虑,针对并网的高速公路光储充一体化电站,建立了两阶段选址定容模型,第一阶段,基于蒙特卡洛方法进行EV充电需求模拟得到充电点,利用最大覆盖模型确定充电站的位置;第二阶段,根据充电负荷的时空分布和充电站的能量流动关系,基于排队论确定用户的排队等待时间,兼顾用户和充电站的利益,考虑高速公路光储充一体化电站规划中光伏出力及负荷需求等的不确定性问题,建立基于数据驱动的分布式鲁棒优化（Distributionally Robust Optimization,DRO）定容模型,通过信息散度（Kullback-Leibler divergence,KL散度）构建以经验概率分布为中心的概率分布模糊集描述不确定量,利用风险理论将分布式鲁棒优化模型转化为混合整数线性规划问题进而对充电站内的充电桩数量及光储容量进行优化。最后,选取一环形高速公路网作为算例场景,利用所提模型进行高速公路光储充一体化电站选址定容以验证模型的有效性,并将选址定容结果与现有研究进行对比分析,同时,从散度公差、样本数据等方面进行灵敏度分析。结果表明,高速公路光储充一体化电站具有促进可再生能源整合、提高经济性、减慢配电网的升级改造等多重效益。所提方法合理可行,其以数据驱动的方式,无需不确定因素的精确概率分布,具有鲁棒优化和随机优化的双重优点,对高速公路光储充一体化电站规划中光伏出力及负荷需求等的不确定性问题更加有效,配置光储设备后,充电站年均寿命成本降低;通过灵敏度分析可知,可以控制散度公差、样本数据、续航里程、充电功率等有效平衡系统的经济性与鲁棒性。