在我国大力推进清洁能源发电的背景下,电动汽车(Electric Vehicles,下文简写为EV)也随之有迅速发展之势。然而,大部分EV能量来源是火力发电,间接导致了环境污染。为了实现真正的“双清洁”,让EV的普及更具环保意义,未来的发展趋势将是换电站与风光储独立微网结合。在换电站发展初期,通过对换电站运行策略的研究分析,优化换电站-微电网的容量配置,这对换电站的规划建设具有一定意义。目前,中国极力推广“绿色高速”的理念,而绿色高速大多建立在居民少、用电负荷小的地区。这为偏远地区高速公路EV换电站与清洁能源发电相结合提供了可行性。充分利用换电站内储备电池参与微网功率调节,能够实现微电网环保与经济的双赢。首先,本文建立了EV换电站模型。根据实际的偏远地区高速公路车流量数据,进行了单日EV换电场景的模拟,得到了不同天气类型下EV单日的换电需求。其次,对服务于偏远地区高速公路EV换电站的独立微电网中电源设备进行了选型,并基于BP神经网络算法及实测数据进行了风力发电机、光伏电池板发电功率预测,预估了满足EV换电需求的风力发电机、光伏电池板容量配置范围。最后,结合本文建立的换电站换电模型,对比了粒子群优化算法(PSO)和量子行为粒子群优化算法(QPSO)在换电站运行策略和容量配置中的优化结果。经对比,选择采用QPSO算法对换电站日前运行策略、实时运行策略和微电网风光储容量配置进行优化研究。通过对换电站各工况运行策略的分析,最终得到了偏远地区高速公路换电站-微电网容量协调优化的配比,并计算了换电站的运行收益,保证了换电站能够盈利,提高了规划方案的可行性。