近年来,能源问题和环境问题受到了越来越广泛的关注。我国对石油的进口一直居高不下,其中汽车汽油消耗占全国汽油消耗的八成以上,随着我国机动车数量保有量的大幅增加,汽车尾气对环境造成的污染也日益严重,电动汽车与传统汽车功能相同,而尾气排放低于传统燃油汽车,且使用的电能可以从各种清洁能源中获得,正是由于电动汽车对缓解环境污染及石油需求的双重意义,电动汽车产业得到了多个国家的重视。作为电网的一种新型负荷,电动汽车负荷预测涉及到电动汽车的用户的出行规律,电池的充电特性、充电方式等诸多方面的因素。电动汽车用户充电行为的时间分布与空间分布的不确定性,大大增加了负荷预测的难度。而电动汽车的无序充电会带来峰谷差加大、电能质量劣化等问题。因此研究电动汽车的负荷预测及有序控制具有重要的现实意义。传统的电动汽车的负荷建模及有序控制存在以下问题：1.由于电动汽车在我国尚处于起步阶段,电动汽车负荷模型多通过假设或仿真的方法得到,无法反映负荷真实规律。2.分散式的电动汽车控制需要调度中心掌握每台车辆的信息,随着电动汽车数量的增多,分散的电动汽车控制难度可能会大大增加。本文通过研究临沂市电动公交车运行规律,综合考虑了电动公交车的出行规律、充电站的日负荷特性及充电时长与充电电量之间的关系等因素后,选择采用ARMA模型对充电站夜间电能需求进行了预测,为有序控制模型的后续建立提供了数据支持。根据电动汽车充放电服务网络在结构上分层、在地理上分区的特点,应用分层分区的电动汽车调度方法,实现了不同调度需求(削峰填谷、经济运行)下对充放电站的调度控制,并取得了良好的应用效果。