航站楼作为机场重要的交通运输类建筑,其空调、照明等系统的电力需求大、电力负荷影响因素众多。随着国家对电动汽车的政策支持,各大机场充电桩的建设进程加快。充电设施与航站楼用电设备属于同一供电区域,然而电动汽车充电负荷的随机性和无序性会影响航站楼电力系统的安全运行。针对上述问题,本文对某机场航站楼电力负荷预测和电动汽车充电策略进行研究,主要内容如下:首先,本文提取影响机场航站楼电力负荷的历史气象数据和负荷数据,通过相似日和熵权法求解出相似度较高的历史数据作为相似数据,基于优势度集成算法建立机场航站楼电力负荷预测模型。所提出的预测模型与神经网络和支持向量回归等模型相比,绝对误差在各时刻均有所减少,平均绝对百分比误差和均方根误差分别降至6.18%和9.51%。其次,通过分析电动汽车的锂电池特性、充电模式和充电系统架构,基于用户的充电行为和部分运行数据,建立了电动汽车充电行为模型和换电需求模型。运用蒙特卡罗法分析了电动汽车无序充电的特性和无序充电对航站楼配电网的影响。结果表明,实际中无序充电增加了航站楼电力负荷的峰谷值,峰谷差从21737.74k W增大至25618.66k W。最后,本文提出了电动汽车有序充电两阶段优化策略。第一阶段以充电费用最小为目标,第二阶段以总负荷方差最小为目标,采用改进正余弦优化算法求解电动汽车有序充电问题。以充电时间、荷电状态等作为约束条件。仿真结果表明,提出有序充电策略后,总负荷峰谷差下降了33%,总负荷方差减少了54%。所提出的有序充电策略在总负荷方差和峰谷差等方面均优于实际中无序充电情况。综上,本文所建立的航站楼电力负荷预测模型和两阶段有序充电策略,可以准确的预测航站楼的电力负荷,保证了机场航站楼电力系统的安全运行,减少了电动汽车的充电费用,降低了总负荷的峰谷差,具有良好的经济与社会效益。