全球性的能源危机和气候变化，驱动了电动汽车在世界范围内的迅速发展和应用。随着电动汽车在未来的普及，将会有大规模的电动汽车并入电网进行充、放电，然而随着电动汽车数量的大幅度增长，电网如何接纳大规模的电动汽车并网已经成为了未来电动汽车发展和普及过程中所必须解决的重大问题。要解决这一问题，必须要合理的手段来调控电动汽车的充、放电行为，尽量提高电网消纳大规模电动汽车并网的能力。而峰谷分时电价作为一种柔性的经济调控手段，能够在一定程度上引导电动汽车的充电方式与时间的选择，使其能够有序充、放电。电动汽车因其自身充电行为的随机性，大规模接入会给电力系统的运行与控制带来显著的不确定性。为了解决这些困难，需要更加精确的电动汽车负荷建模方法和更为合理的峰谷分时电价方案来引导电动汽车的有序充、放电。针对电动汽车充电的随机性，本文根据日行驶里程结束时刻以及日行驶里程的概率分布，计算得到了电动汽车大规模并网后的随机充电负荷模型，并根据电动汽车对电价方案响应的不同，分类建立了电动汽车充、放电行为对电价方案的响应模型。在此基础上，建立了兼顾电网效益和电动汽车车主利益的峰谷分时电价模型。形成了针对电动汽车的峰谷分时电价方案的多目标优化问题，并研究采用了基于Pareto最优的粒子群算法对该优化模型进行求解。同时，基于当今电力服务越来越人性化的趋势，将用户满意度的概念加入电价模型中，提出了考虑用户满意度的峰谷分时电价模型。最后，运用MATLAB7.1编程实现了本文所提出的模型和算法，并用算例验证了模型和算法的有效性。