随着社会逐渐发展,技术不断的升级革新,由化石能源为主的发展方式将逐步转变为主要依靠清洁能源。大量的分布式电源和电动汽车接入,对电力系统运行造成严重影响。在供应侧,风力发电、光伏发电等分布式电源的出力不是恒定的,具有随机性和间歇性等特点,若不合理的规划分布式电源的位置与容量,将严重影响网络损耗、电能质量等。在需求侧,电动汽车这种新型负荷由于具有移动性,其接入位置受用户习惯、交通情况、设施位置等影响,导致不同节点下负荷曲线也出现不确定性的问题,且电动汽车充电站的不合理规划也将影响电动汽车的使用。为此,分析源-荷两侧负荷的时序特性,进行合理的分布式电源与充电设施的规划具有深远的研究意义。选用风电和光伏两种随机性较强的分布式电源,以及居民、工业、商业、市政四种典型的常规负荷作为配电网中基础实验对象,分析在不同季节下的源-荷时序特性,并利用条件式Wasserstein梯度惩罚生成对抗网络进行源-荷时序场景生成,学习历史数据的统计规律,同时对生成源-荷场景的质量进行评估,并通过改进的K-means聚类方法进行场景缩减,得到符合历史数据概率分布的新场景。分析电动汽车的类型、交通网络与配电网络的交互影响,对电动汽车用户的出行行为进行概率统计。通过出行链与蒙特卡洛仿真相结合的方法,构建电动汽车时-空分布模型,并结合生成的源-荷时序场景,分析在不同渗透率下,配电网中电动汽车充电负荷增加所造成的影响,并将电动汽车充电负荷较为集中的节点作为电动汽车充电站的待规划节点。基于源-荷的时序特性以及电动汽车充电负荷的时-空分布特性,以分布式电源与充电站的投资建设成本、主网购电成本、网损费用、充电站利用率等效成本等最低为目标,以潮流方程、网络损耗、电压幅值等作为约束,构建分布式电源与电动汽车充电站的联合规划模型,通过改进的飞蛾火焰优化算法解决受限于局部最优的问题,对分布式电源与充电站进行位置与容量的优化。利用改进的IEEE 33节点模型,结合含有电动汽车充电负荷的源-荷生成场景进行仿真实验,并对不同规划方案的经济性、网损、节点电压、充电站利用率等影响进行分析。实验表明,通过本文构建的规划模型,得到合理的规划方案可以有效提高配电网的经济性,同时使配电网能够安全稳定的运行,并且本文的方法提高了分布式电源与电动汽车充电站规划问题的计算效率。