发展电动汽车是应对能源危机、缓解环境压力并实现可持续发展的重要手段。随着电动汽车保有量的快速增长,其大规模的不定时接入给电力系统的规划和安全稳定运行带来巨大挑战,如何在不影响电动汽车正常充电的同时保证电网稳定运行成为一个迫切需要解决的问题。因此,本文在分析电动车主充电行为和电网承载能力的基础上,对电动汽车充电功率预测方法以及引导车主有序充电的控制策略开展研究。主要研究内容如下:针对传统电价激励造成电动车主聚集充电,导致电网负荷波动增大的问题,本文提出一种基于峰谷电价时段的有序充电时刻选择算法。首先利用K-means算法对各电动汽车二维出行特征数据进行聚类分析,得到不同拥堵类别影响下的初始荷电状态概率分布;然后以峰谷电价时段区间为变量,建立以电网负荷峰谷差率最小为优化目标的充电功率预测模型,最后利用遗传算法得到最优峰谷电价时段划分下的充电功率预测结果。在仿真平台上验证所提算法,仿真结果表明,该方法能有效提高充电功率预测精度,缓解电动车主聚集充电现象,并降低电网负荷峰谷差率。考虑充电功率有限的情况,为均衡各电动车主充电需求的紧急程度,提出一种基于充电优先级的协调充电算法。该算法根据时间监测机制形成电动汽车充电优先级序列,并通过电网基础负荷数据和电动汽车功率需求预测电网容量裕度参数;然后根据电网容量裕度和充电优先级,利用二分法对电动汽车充电进程进行优化,并得到协调优化下的充电功率。仿真结果表明,所提协调算法能在满足电网功率要求的基础上,保证车主的功率需求,同时最小化电网负荷峰值。为兼顾车主满意度和电网稳定性,提出一种基于电动车主行为响应的充电控制策略。将基于充电优先级的协调算法与峰谷电价时段优化模型相结合,并根据车主对电价策略的响应特性,加入峰谷电价系数变量,构建车主响应度与峰谷电价系数函数表示,然后以充电功率对电网负荷曲线的影响及车主满意度为优化目标,建立考虑车主响应的充电控制模型,通过粒子群算法获得最优充电电价方案,实现电动汽车最优充电时段的分配和充电优先等级排序。仿真结果表明,该方法能够在保证电网稳定的同时,提升车主对用电方式以及电费支出的满意度。