在“双碳”目标下,构建以新能源为主体的新型电力系统将面临诸多挑战,微电网系统、电动汽车和储能技术将快速发展并大量使用,以分布式能源为核心的微电网系统将提升风电和光伏等可再生能源的利用率,储能系统能够有效平抑可再生能源出力和负荷波动,而电动汽车的大规模并网将有效降低交通部门的温室气体排放。开展含充电站微电网运行与配置优化的研究,有利于保证微电网系统安全、稳定、经济运行,实现充电设施合理配置,提高全社会综合效益。论文深入分析电动汽车充电负荷影响因素,在充电负荷仿真模拟的基础上,进行负荷时空调节和充电站选址定容两阶段优化。进而构建含充电负荷和常规负荷的微电网运行与配置联合优化模型框架,实现容量优化的同时设计了储能系统充放电策略。其中电动汽车充电负荷仿真模拟方面,明确出行时刻、出行起讫点、起始荷电状态的概率分布特征,基于蒙特卡洛方法对出行特征进行抽样,构建充电需求判断与充电量计算模型,进行算例分析后以标准差系数量化负荷时空互补特性。在充电负荷时空调节方面,以平均负荷差最小为目标进行时间分布调节,基于Dijkstra算法阐述了绕行距离最短的充电站导航原理。在充电站选址定容优化方面,以充电站建设成本、充电站运营成本、时间成本和碳排放成本加权后构成充电站的年社会综合成本,考虑电网安全和充电负荷需求限制,基于离散二进制粒子群算法提出该离散空间问题的求解路径,算例分析结果表明随着充电站数量增加,综合成本先降后升,充电负荷调节后充电站建设的综合成本相较于无序充电降低近30%。在微电网运行与配置优化方面,结合可再生能源出力、负荷需求以及荷电状态,分析微电网系统时序运行过程,以微电网系统年总成本最小构建储能容量配置与运行联合优化模型,基于按概率产生新解的模拟退火算法进行求解能够快速收敛于全局最优解,算例分析结果表明电动汽车无序充电的情况下所需储能系统容量为有序充电情况下的10倍,两种条件下系统购电成本相差较小,在对储能容量进行优化后分布式能源利用率有所提高,电动汽车在一定程度上能够发挥储能系统的作用。本论文的研究成果,在理论上丰富了充电站和微电网协同规划理论方法体系,为充电基础设施和微电网建设规划提供了全新视角,拓宽了蒙特卡洛模拟和离散二进制粒子群算法的应用范围;在实践上能够有效预测和调节充电负荷的时空分布,为微电网内各组成部分优化配置与调度运行提供了解决方案和有益参考,具有一定的理论研究和实践指导意义。