在电动汽车充换电站中布置一定规模的光伏发电，可以有效地提升电动汽车一次能源中的清洁能源占比，并合理降低电网的供电负担。然而，在光伏充换电站日前调度问题上，其复杂性在于，无论是源侧的光伏出力，还是荷侧的换电需求，均具有极大的不确定性。已有研究多采用短期预测、蒙特卡洛模拟和多场景技术来处理换电需求或光伏出力的不确定性。尽管许多工作旨在降低不确定因素的复杂性以协调运行优化研究，即通过弱化不确定因素的极端状态，选择典型情况来代表不确定因素。但是，不确定因素实际的时序组合不可避免的与上述结果产生一定偏差，而基于上述方法的运行优化结果对于实际情况的适用性无法保证，尤其是在换电需求及光伏出力均具有极大不确定性的情况下。
　　为此，针对现有光伏充换电站日前调度中未充分考虑换电需求以及光伏出力的不确定性模型和问题，本文提出了一种基于机会约束规划与概率性序列运算的日前经济调度方法。具体内容如下：
　　首先，基于机会约束规划建立了可以处理随机变量的光伏充换电站日前调度模型，该模型以光伏充换电站运行经济性为目标，约束条件为换电需求满足率、换电站日购电费用这两个机会约束以及电池组充电负荷的确定性约束；利用概率性序列原理构建了随机因素的概率序列化模型；提出了基于随机变量概率序列化描述的机会约束确定性转化方法，规避了随机模拟的弊端。
　　其次，提出了基于换电站电池组可控负荷裕度解析的可行解空间确定方法，发展了可行解空间与变种群规模遗传算法结合的日前调度模型快速求解方法，并提出了一种基于概率序列的模型求解结果的质量评估与日前调度风险评估方法。
　　最后，通过算例仿真与结果的对比分析，得到了充换电站日前调度经济性与风险性之间的平衡关系，验证了所提方法的有效性和优越性，为充换电站运营商的合理决策提供了参考。