随着“碳达峰、碳中和”的有序推进,可再生能源的并网容量逐年增加。电动汽车聚合商（electric vehicle aggregator,EVA）的出现,使得大量电动汽车（electric vehicles,EVs）得以高效聚合,有序入网充放电。电动汽车充放电功率的灵活性可有效应对系统频率变化问题,这不仅减轻了全球性能源紧缺以及石油等不可再生资源带来的环境污染等巨大压力,同时有效的缓解了新能源并网给电力系统带来的可调度容量不足、备用紧张等问题,从而有效减轻了电网供电平衡压力、维护电力系统的可靠平稳运转,对促进电力系统碳达峰、碳中和目标顺利达成具有重大意义。然而目前对集群电动汽车灵活性刻画还存在对电动汽车用户参与意愿分析不明确而导致电动汽车聚合商自身能力评估出现差异、集群电动汽车参与调控方式考虑不全面致使资源浪费、收益较低等问题。针对上述问题,本文基于不同电动汽车用户用车行为习惯来分析用户参与集中调控意愿,并探索不同充电策略下集群电动汽车的整体灵活性。首先,本文介绍了集群电动汽车能量管理系统的构成及其总体架构,并指出系统中各主体角色所承担的主要功能及之间的信息能量关系,作为后续能量优化调度管理模型的基础。随后,依据集群电动汽车历史出行数据形成训练数据集,本文基于长短期记忆神经网络（long short-term memory neural network,LSTM）构建用户行为预测模型,对未来时刻电动汽车入网信息进行分析预测。接着,依据调查问卷收集的数据信息分析影响用户参与集中调控影响因素,并提出一种基于模糊神经网络的用户参与意愿分析模型,并对所提方法的准确性和高效性进行仿真验证。最后,基于用户用车需求,提出了集群电动汽车向电网提供短期备用能力的灵活性刻画方法及其优化充放电策略,并通过仿真算例分析了不同策略下EV集群向电网提供上、下备用容量的能力及充电费用情况,同时对比分析考虑用户参与意愿前后集群EV整体灵活性的差异。