电动汽车的广泛应用能够有效缓解目前日益严峻的能源短缺及环境污染问题,因此,近年来,电动汽车技术发展迅猛,行业规模迅速扩大,电动汽车入网的数量逐年上升。由于电动汽车用户行为的随机性,若不对充放电行为进行管理,将会导致电网负荷曲线波动增大,峰谷差增大,稳定性下降等一系列后果。而电动汽车在电网中越来越高的渗透率也导致制定有效合理的电动汽车调度策略使其达到削峰填谷的效果变得越来越有挑战性。本文基于主从博弈的思想,针对电动汽车负荷的入网,对其有序充电策略进行研究,通过电网对电动汽车充电行为的奖惩,激励电动汽车用户积极参与有序充电,配合电网实现削峰填谷的目标。建立了以现有的分时电价制度和电动汽车-充电站的交互行为为博弈对象的数学模型,重点在理论的层面上对本文建立的模型的可行性进行了介绍,通过已有的定理和结论证明了纳什均衡解的存在性以及唯一性,研究了广义纳什博弈与标准纳什博弈之间存在的区别。对博弈模型求解时,为了简化繁杂的公式推导,将均衡解的求解方式从对博弈模型的求解转化为对最优函数的求解。为了达到在保证算法收敛性的同时也使计算速度得到加快的目的,使用对惯性常数进行了优化的自适应权重的改进粒子群算法进行仿真,对不同渗透率的电动汽车有序充电模型进行了求解,从而使电网调度人员更方便地对电网调度策略进行优化以及更方便地得出最优的分时电价策略。本文为了在满足约束条件的同时避免重复生成粒子导致的效率降低,在求解中使用了新的约束机制,这种约束机制在搜寻最优解时充分利用了算法本身的优越性,通过比较可行域内的解和非可行域内的解的函数适应值使得粒子群算法迭代次数减少,从而使得迭代时间缩短。对比了无序充电及有序充电与基础充电负荷之间峰谷差的区别,仿真结果符合有序充电在降低电动汽车集中充电带来的负荷尖峰、减小峰谷差上的作用,证明了所搭建模型的合理性与正确性。当前的研究主要是从电动汽车用户与电网两个群体层面出发,本文注意到了电动汽车用户群体内部也存在着差别,研究了影响消费者对电动汽车选择的影响因素,针对不同性能参数电动汽车在不同区域之间的分布差异,选取了销售量较高的性能分别为高中低的三款不同国产电动汽车进行模拟,求出了每种电动汽车参与削峰填谷所得的收益。从而对比了电动汽车不同性能对有序充电削峰填谷的影响,方便电网根据不同地区电动汽车分布情况制定相应策略,并针对不同用户提出相应的充电建议。