近年来,随着人们环保意识的不断加强,使用清洁能源且不增加碳排放的纯电动汽车（Electric Vehicles,EVs）已经开始取代燃油汽车成为新的出行工具。但是大规模电动汽车无序充电将会加剧负荷峰谷差值,影响电网的稳定运行,因此需要引导电车进行有序充电。李雅普诺夫优化是一个不需要先验信息的算法,可以很好的处理实时信息,实现车辆的线上调度。基于此,本文将该算法与电动汽车的充电调度相结合,引导车辆有序充电。主要内容如下:首先,介绍了电车充电调度的相关理论基础,分析了电车消纳可再生能源的方法策略,并且对本文采用的李雅普诺夫优化理论做了简单说明,为下文的建模打下了基础。其次,为传统充电站配备了可再生能源生产和储存设备,尽可能减少从配电网购电。并且提出了一种基于李雅普诺夫优化的电车充电调度方案和充电站能量管理的在线算法。同时,利用合约理论设计了信息不对称情况下的最优收费策略,通过激励系统,用户可以在低高峰时段自发充电,避免电网过载和高能源成本的风险。仿真结果表明,该算法可以提高充电站运营商的效益,使充电站能够长期运营而不发生拥堵,并且仅使用实时信息来调度电动汽车,减少了系统的计算量。最后,将电动汽车与电网（Vehicle-to-Grid,V2G）互动技术加入到上文电车的充电调度模型之中。为了降低V2G模式下的调度难度,采用自动驾驶的电动汽车代替传统电动汽车,并且进一步改善模型,加入了路径规划。然而,由于充放电任务带来的延迟,用户会对长时间的等待产生不满,本文基于李雅普诺夫优化理论设计了一种调度方式,在最大化降低用户不满意度的同时,尽可能的缩小充电站的成本。