摘要：电动汽车充电负荷在时间和空间上存在较大的随机性,大量接入会对电力系统造成影响,含光伏电源的电动汽车充电站不仅能够改善这一问题,并且有利于节能减排。本文以建有光伏发电系统的公共区域电动汽车充电站为背景,建立了电动汽车充电负荷及用户价格响应的数学模型,在此基础之上提出了电动汽车的分时充电服务价格定价策略,引导电动汽车用户有序充电：一方面,改善了充电负荷的时间分布特性,达到优先吸收光伏电能和减少对电网影响的目标;另一方面,减少了用户充电费用、增加运营商收益,在经济方面实现了双赢。围绕电动汽车充电负荷特性和用户对价格的响应模型进行研究。针对电动汽车的充电负荷特性问题,分析了主要影响因素的特点和作用,进而基于起始充电时间的概率分布,建立了通勤电动汽车的典型日充电负荷曲线；在电动汽车替代燃油车不会影响用户出行特征这一假定下,基于通勤燃油车的出入数据,建立通勤电动汽车的月充电负荷模型。针对电动汽车用户对价格的响应问题,基于消费者心理学原理,采用三段式特性曲线描述电动汽车用户转移比例跟随不同时段价格差的变化趋势,进而建立电动汽车用户价格响应模型,并通过调查问卷获取峰-平时段、峰-谷时段、平-谷时段响应特性曲线的典型参数。在此基础上,制定充电站运营商以分时充电服务价格手段引导电动汽车有序充电的整体策略。(1)针对电动汽车充电时间连续的情况,提出了具体的分时充电服务价格的优化方法：以光伏发电利用率最大建立单目标优化函数,采用改进的多种群协同进化粒子群算法求解；以枚举法验证其优化结果可靠性：基于日数据和月数据进行算例分析,验证该方法的有效性。通过对比三种时长的充电服务价格应用效果,建议充电站运营商优先选择工作日、双休日分开考虑并按月制定充电服务价格。(2)针对电动汽车充电时间不连读的情况,提出了具体的分时充电服务价格优化方法：以光伏发电利用率最大和电网电费最小建立多目标优化函数,采用线性规划方法求解,得到最优电动汽车充电负荷曲线；以实际充电负荷与最优充电负荷曲线最大程度拟合为目标,采用粒子群算法优化充电服务价格。算例结果显示,该方法对充电负荷总量大于和小于光伏功率总量情况均有效。进而,对上述两种优化方法的效果进行了对比分析。