电动汽车(Electric Vehicle,EV)具有节能环保的优点,是未来的主要交通工具。电动汽车充放电行为具有波动性,在不受控制的情况下,电动汽车车主倾向于在出行结束后立即将电动汽车接入电网充电,其大规模的无序充电行为会对居民小区的负荷特性、配电网的电压质量以及区域电网的稳定运行造成不同程度的影响。通过电动汽车与电网互动技术(Vehicle to Grid,V2G),使电动汽车有序充放电,在电网侧改善电网负荷特性、电压质量以及频率质量,在用户侧可以降低车主的充电成本,对其展开研究意义重大。论文主要包括以下内容:1)提出了考虑居民小区负荷特性的电动汽车充放电调度策略。综合考虑电动汽车的行驶特性、电池特性等约束条件,建立了计及峰谷差、日负荷率、负荷均方差和用户电费的多目标的电动汽车与居民小区互动的调度策略。采用双层离散粒子群算法优化电动汽车充放电调度模型进行求解,解决智能优化算法难以求解含等式约束方程的问题。第1层优化通过离散粒子群算法求解满足所有约束条件的单辆电动汽车充放电计划可行解,第2层优化采用基本粒子群算法迭代优化电动汽车充放电调度模型。对无序充电、有序充电调度、有序充放电调度模式以及不同用户响应度的电动汽车充放电调度策略进行仿真分析。2)提出了考虑配电网电压越限概率的电动汽车代理商定价策略。首先,通过拉丁超立方采样技术构建电动汽车充电场景,根据主从博弈理论确定各充电场景的充电起始时间,建立电动汽车动态概率负荷模型。其次,应用半不变量动态概率潮流求解各节点的电压幅值概率分布,以此评估电压合格情况,并以代理商期望收益最大为目标,以电价波动限值和电压合格率期望值为约束,建立代理商定价策略。再次,采用双层粒子群算法求解电动汽车代理商定价策略,在底层优化中处理电价约束条件,顶层优化中处理系统约束条件。最后,在IEEE 33节点配电系统中进行仿真分析。3)提出了考虑区域电网有功偏差特性的电动汽车调频控制策略。该控制策略以V2G控制和负荷频率控制的联合优化为研究对象,考虑了区域电网有功偏差分布对非线性频率控制的影响,在两区域互联电网中,建立负荷频率控制模型和V2G控制模型,详细分析了电动汽车的分层调度机制以及有功偏差的电气量和统计特性,通过拉丁超立方采样技术构造了有功偏差波动场景,以各有功偏差波动场景下的时间积分绝对误差之和最小为目标函数,通过带压缩因子的粒子群优化算法对联合优化控制器进行求解。为了验证算法的有效性,分别在单一有功偏差波动场景和长时间序列的有功偏差波动场景中,与无电动汽车参与调频和不进行控制参数优化模式的调频效果进行比较。