近年来,在全球能源大量短缺的背景下,各国政府都在加紧对电动汽车的研究与推广。目前,电动汽车数量已经达到一定规模。充放电站作为电动汽车的充放电主要场所,其负荷对电网或微网的影响不能忽视。通过V2G技术,充放电站能够为电网或微网提供能量缓冲,因此在含充放电站的并网微网配置和运行优化中有必要考虑V2G。本课题首先介绍了微网及V2G的研究现状,并对风光储等分布式能源分析建模。针对考虑V2G的充放电站进行分析并建模,给出了充放电站充放电量计算模型,并讨论了一种基于双荷电状态临界的充放电站V2G运行策略。其次,提出了一种使用全交叉方式和精英交叉策略的改进NSGA2(非支配性排序遗传算法),同时我们在改进算法中定义了伪适应度值概念和计算公式,方便该算法筛选优秀个体。再次,给出了并网微网的多目标优化配置模型与约束条件。对含充放电站负荷的并网微网进行优化配置,使充放电站分别在无序充电和基于双荷电状态临界的V2G策略下运行,采用本论文提出的改进NSGA2算法对两种情况下微网配置的进行仿真求解,仿真结果表明充放电站运行在基于双荷电状态临界的V2G策略下时,含充放电站负荷的并网微网配置成本更低。最后,为了减小含充放电站的微网运行时与电网间联络线上的功率波动,在充放电站按基于双荷电状态临界的V2G策略运行的前提下,讨论两种方法来减小微网与电网间联络线上的功率波动,仿真实验验证了这两种方法的有效性。