近年来,化石资源紧缺,环境污染严重,而人们对代步工具的需求却在不断提高,这使得石油、天然气等资源更为紧缺,同时也加重了污染。此时,电动汽车的发展可较好的解决上述问题。不仅如此,电动汽车作为移动电源不但能够作为负荷从电网充电,还可以在系统峰时反向向系统输送能量。然而,电动汽车本身作为一种居民日常交通工具,必须优先满足其日常行驶要求。在满足行驶要求的前提下,经车主同意才能参加到电力系统调度。因此,如何制定合理的电价以刺激电动汽车用户参加电网调度显得尤为重要。故论文研究了负荷尖峰时期电动汽车向电网馈电时的放电电价博弈谈判策略。具体研究内容如下:研究了电动汽车和电力公司入网的关键性因素。一方面,从电力公司的角度,建立以发电成本最小为目标函数的最优机组组合模型,并采用竞争导向定价法,以峰荷时电力公司调用备用机组的费用作为电力公司调用同容量电动汽车费用的最大值,通过计算计及电动汽车入网(vehicle-to-grid,V2G)和不计及V2G的机组组合购电费用差值,结合电力公司调度电动汽车功率,获得电力公司可接受调用电动汽车的最大值与电动汽车入网功率之间的关系。另一方面,从电动汽车用户的角度出发,基于成本导向定价法,计及电动汽车充电电价、电池损耗以及最低期望收益,获得电动汽车用户接受电力公司调度放电电价的计算模型。研究了电动汽车代理商与电力公司在电动汽车参与系统调峰调度时的谈判策略,建立了基于模糊贝叶斯学习的放电电价双边谈判函数模型,得出了双方谈判放电电价的预测模型。该模型中,首先分析并归类了谈判函数参数,结合电动汽车和电力公司入网的关键性因素分析,计算出谈判函数中的确定性参数。同时,提出基于模糊概率对不确定信息进行模糊估计的计算方法,分别从电力公司和电动汽车代理商的角度,计算出谈判函数中的不确定性参数。并将上述参数分别代入各自谈判函数中,得出谈判电价。针对不确定性参数的估计偏差,建立了基于模糊贝叶斯学习的谈判模型,谈判双方在得知对方报价后,可通过该模型学习修正不确定性参数,以改变原谈判曲线轨迹,最终得出电动汽车放电电价。最后将两种方法进行对比分析,证明了通过贝叶斯学习后,谈判次数减少,谈判成交价格更接近理论均衡价格点。研究了实时调度下的电动汽车实时放电电价。首先,采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车行驶时段,并计算出各时段电动汽车SOC状态,以得到电动汽车各时段可调度功率。以峰谷差最小建立调度模型,计算出电动汽车最优调度计划。根据调度计划,由电动汽车入网功率与电力公司可接受放电电价最大值的关系,计算出电力公司可接受调用电动汽车放电电价上限,再基于模糊贝叶斯谈判函数计算出实时放电电价。通过与文献进行经济性对比分析,结果表明,论文方法计算出的实时放电电价在顾及到电力公司和电动汽车用户双方利益的前提下,提高了电动汽车用户利益,将在V2G推广前期有效地刺激电动汽车用户参与电网调度。