随着经济的快速发展,化石燃料资源迅速枯竭,生态遭到了破坏,人类的生存环境受到了前所未有的威胁。目前针对可再生能源和电动汽车的研究,被认为是解决当前能源危机和环境污染的有效途径,是未来智能电网的重点发展方向,受到了越来越多的关注。将风光互补发电项目与电动汽车充换电站作为一个有机整体,并将其选址对电力系统和交通网络的影响进行综合系统的考虑,不但可以有效降低电动汽车随机充电对电力系统带来的冲击,而且有助于风光互补发电的就地消纳,减少其出力波动性带来的危害。然而目前的研究文献对于大型充换电站入网下的风光互补发电项目优化选址的研究还没有形成一个完善的体系,对于风光互补发电项目选址实践很难起到指导作用,有必要对其进行更为系统的研究。本文首先进行了大量的文献查阅和资料收集,对当前风光互补发电项目以及大型充换电站的研究现状进行了分析,为本文所进行的研究提供了理论支撑。在此基础之上,本文采用文献统计法对传统风能和太阳能发电项目选址指标进行了统计分析和筛选,然后分析了大型充换电站入网对风光互补发电项目选址的影响,重新建立起一套系统的、以大型充换电站入网为特征的风光互补发电项目选址指标体系。随后,本文构建了不确定语言环境下的风光互补发电项目选址模型,在分析各指标相互影响关系的基础上,利用ANP方法得到各指标权重,并采用云模型与PROMETHEE相结合的方法,对不确定语言信息进行转化并排序,为风光互补发电项目的优化选址提供了更加可靠的依据。最后,为了验证该模型在实际应用中的可行性和有效性,本文进行了算例分析,运用上述选址指标体系和决策模型对上海市风光互补发电项目的选址进行了决策,并对所得结果进行了对比分析和敏感性分析。通过对比分析和敏感性分析,证明了本文所构建的决策模型的优越性和稳定性。本文主要从如下各个方面进行了相关理论和方法的创新研究。首先,本文建立起一套系统的、以大型充换电站入网为特征的风光互补发电项目选址指标体系。其次,本文创新性地将云模型与PROMETHEE方法相结合,构建了风光互补发电项目优化选址决策模型,对不确定语言信息的模糊性和随机性进行了更加全面的描述。第三,本文通过对算例所得结果进行对比分析和敏感性分析,说明了本文所提出决策模型的可行性和优越性,为风光互补发电项目选址提供了更加可靠的依据。