电动汽车作为解决日益严峻的环境能源问题的重要途径，其发展受到广泛的关注与重视。由于电动汽车的充电行为在时间和空间上具有不确定性，并且由此会给路网系统和电网系统带来不利影响，因此有必要对其进行充电调度。现有电动汽车充电调度策略存在研究对象充电方式单一、信息考虑不完全等不足，针对这些不足，本文融合路网信息与电网信息分别针对快速充电车辆和快速换电车辆开发了充电调度策略。本文针对大规模电动汽车的充电行为，提出了融合路网信息和电网信息的充电调度策略。针对快速充电车辆所开发的最优充电调度策略，基于Dijkstra算法，以系统的优化运行为目标，在为路段赋权的过程中将路网交通信息和电网运行信息融合，最后通过寻求总权值最小的路径完成调度规划。针对快速换电车辆所开发的有序充电调度策略，以减小负荷标准差与峰谷差为目标函数，并通过求解优化目标函数规划换电站电池的充电时间。为验证本文所提充电调度策略的有效性与优劣性，搭建了相应的仿真平台与评价体系。以拓扑结构形式进行路网、电网建模，通过数据结构形式反映路网与电网属性，能够实现信息的对接交互，并建立能与路网电网规模相匹配的充、换电站模型以及大规模电动汽车模型。在仿真平台搭建完成的基础上，通过模拟北京三环城区内32,640辆电动汽车在工作日24小时范围内的运行，对所提充电调度策略进行了仿真验证。仿真结果表明，在不加调度时，大规模电动汽车的充电行为将带来路网局部交通拥堵、电网运行受冲击等不利影响；在采用融合路网信息与电网信息的充电调度策略时，能够满足电动汽车的充电需求，并能减缓充电设施周围区域的道路拥堵状况，减少电网运行时的节点电压偏移、网络损耗等，实现整体系统的优化运行。