由于传统汽车的普遍使用造成的全球环境问题和能源危机,新能源EV(electric vehicle,EV)逐步取代传统汽车作为新型交通工具,EV入网规模和新能源渗透率的不断提升,使得能源战略转型,不仅需要考虑EV入网不确定性,还需制定与之配套的配电网规划策略。因此,有必要在配电网环境下研究EV入网不确定性规划问题。本文从EV对配电网的影响和构建改进Bass的EV保有量预测模型展开研究,主要的研究内容如下:首先,介绍了EV接入配电网规划的研究背景与目的意义,综述了EV接入配电网的影响、EV充电负荷预测方法和EV接入配电网不确定性规划方法。关于EV市场形态不确定性,在传统的Bass汽车保有量预测模型的基础上,针对传统的Bass创新扩散理论中的常量参数(最大潜力m)不能很好的追踪EV使用潜在人数变化缺陷这一问题,构建最大潜力变化的Bass的EV保有量预测模型,并通过matlab2018a数值拟合工具箱,进行仿真实现,对比研究结果得出改进Bass的EV保有量预测模型大大提高了拟合精度,从而提高了EV保有量预测的准确性。其次,针对EV充电负荷序列较强的随机性和间歇性而导致预测精度不高的现象,基于双向长短期记忆网络善于处理时间序列数据的特点,提出一种基于Bi-LSTM网络的EV充电负荷预测方法,该模型具有依托时间序列数据存在正反双向的特点对数据进行训练的能力,能较准确的地捕捉EV充电负荷内在的特征信息,进而构建双向长短时神经网络的EV充电负荷预测模型,并构建其余两种方法的EV充电负荷预测模型,比较了三种方法的预测效果,结果证明基于Bi-LSTM的EV充电负荷预测模型具有较高的预测精度,为EV的充电站的选址定容提供了可靠依据。最后,依据上海市某片区含EV的配电网数据,结合模糊数学理论相关知识,将多目标优化问题转换为考虑决策者满意度的单目标优化问题,进而通过萤火虫算法的求解,提出计及EV充电站和配电网网架规划方案,并制定某区含EV的配电网规划方案,得到EV接入配电网网架规划的结果,通过应用算例验证了数学模型的合理性和科学性,为未来大规模EV接入配电网规划,提供了一种可供参考的理论方法。