随着环境污染的日益加重和能源的日益紧缺,以清洁能源作为动力的电动汽车必将得到快速发展,大规模电动汽车充电会对电网的经济稳定运行造成严重影响,通过电价引导可以实现对电动汽车充电负荷的优化调度。因此本文围绕基于双层优化的电动汽车充电价格引导展开研究,主要研究内容如下:基于隶属度函数和负荷变化率对研究时段的峰谷属性进行划分。在分析了影响电动汽车充电负荷主要因素的基础上,建立了电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛法对充电负荷进行了仿真。最后基于价格弹性系数建立了电动汽车的电价引导模型。本章研究了电动汽车充电双层优化策略。介绍了双层优化基本概念和求解方法,提出了电动汽车充电双层优化的调度架构,阐述了双层优化的代理商机制和信息互动机制。在考虑电网,代理商和用户的约束基础上,建立了电动汽车充电的双层优化模型。在上层模型中,通过优化代理商在各个时段的充电调度计划,使系统总负荷的方差最小。在下层模型中,代理商通过制定充电电价,引导电动汽车用户调整充电计划,以便使下层电动汽车响应负荷与上层调度计划一致。并提出了基于遗传算法的分层迭代求解方法对双层优化模型进行求解。采用双层优化策略对区域系统案例求解,求得出系统的调度负荷和充电电价。研究表明,通过优化以后,在不增加电动汽车用户充电费用的基础上,实现了降低系统负荷波动性的优化目标,降低了系统的有功功率损耗和节点电压的波动性。分别从发输电设备的投资成本,系统有功损耗的费用,购买辅助服务成本这三个方面,对优化后带来的经济效益进行了分析。最后分别研究了电价约束和电动汽车数量对优化结果的影响。