在能源问题越来越严峻、生态环境遭到严重破坏的时代背景下,我国积极响应碳达峰、碳中和策略,大力发展电动汽车（Electric Vehicle,EV）是国家治理污染以及文明发展的重要举措,电动汽车相较于传统燃油汽车具有节能环保等诸多优点,电动汽车的广泛推广已成必然趋势。然而随着大量的电动车辆入网,暴露出了一系列问题,其中之一即为电动汽车充电方面存在的无序性以及聚集性,许多电动车辆无序的充电模式对电网稳定工作造成了不小的冲击。因此本文在电动汽车入网技术（Vehicle to Grid,V2G）的基础下,以家用电动汽车为研究主体来对其充放电行为进行探讨研究。随着前辈学者对充放电技术的不断探索,现在的电动汽车可以具备负荷与储能的双重性质,本文着重研究的是如何平缓电网负荷曲线和降低电动汽车车主的充电成本。本文首先介绍V2G实现原理,随后研究了大量家用电动汽车无引导措施下接入电网的问题。第一步先确定影响电动汽车充电的因素,根据用户每日驾驶电动汽车出行的习惯、常规车型参数,建立关于其无序充电的负荷模型,然后通过蒙特卡洛方法得到无序模式下某小区日负荷曲线的前后变化,由仿真结果可知,大量的电动汽车无序充电后小区日负荷不仅峰谷差率增大,而且傍晚时还会出现“峰上加峰”的现象,对电网的稳定运行十分不利。之后,针对电动汽车无序入网对电网造成隐患的不利现象,提出一种基于峰谷分时电价的有序充放电模型。根据峰谷分时电价来制定充放电时间段,引导车主参与计划,使车主既满足第二天出行所需电量,又可以节约充电成本。本文设定两个优化目标,其一是电网侧的峰谷差率最小,其二是考虑电动汽车电池损耗的用户总充电成本最低,通过蒙特卡洛随机抽样与改进粒子群算法对目标函数进行求解。多种模式下的仿真结果表明,对于数量为五百辆以内的电动汽车,响应度越高,消峰填谷的效果越好,充放电模型和单独有序充电模型都可以适当降低峰谷差率和减少用户成本,但是采用充电加放电的结合调度策略的效果更好。在算法方面,改进粒子群算法相较于传统粒子群来说无论在用户侧还是电网侧的优化结果都略胜一筹,不同模式下的仿真结果都验证了本文提出的有序充放电调度策略的可行性和实用性。