电动汽车是国家十二五期间重点引导和扶持的产业,针对未来电动汽车大规模普及的趋势,本文结合电动汽车充电自身的特点,从计算规模化电动汽车入网充电负荷时空分布和提高电动汽车功率预测精度两个方面展开研究。以推动电动汽车产业化进程,同时为电动汽车大规模接入电网安全稳定运行提供理论依据,降低大规模电动汽车并网带来的影响。本文的主要工作分为三个部分,总结如下：研究电动汽车规模化发展后其充电负荷在时间和空间上的分布是实现电动汽车与电网良好互动的基础。本文从两个方面着手：一方面,全面考虑不同类型电动汽车具有的不同行车规律、不同充电方式等,针对用户行为、充电模式、动力电池特性等各种因素分别进行讨论,研究各项因素对电动汽车充电功率特性的影响,保证功率计算模型输入参数的合理性,并通过综合算例分析复杂环境下电动汽车充电功率在时间上的分布。另一方面,由于电动汽车发展的社会属性,电动汽车的渗透率、充电电价和政府的引导策略等均会影响电动汽车充电负荷,且不同区域的电动汽车充电负荷特性也不同,综合上述影响因素分析电动汽车的集群效应并计算不同区域的电动汽车充电负荷在空间上的分布。在电动汽车时空分布已知的基础上,本文设计了一套多时间尺度负荷预测方案,分为日前预测、时前滚动修正预测和实时预测。日前预测结合待预测前多日电动汽车功率计算或实际结果,在满足预测精度的约束下对下一周每日24小时各时段功率进行预测。时前滚动修正预测结合当日新增数据,通过最新的电动汽车功率实际值来对日前预测在该时刻下的结果进行修正,降低日前功率预测误差对当日负荷预测值的影响。实时预测通过当时段新增负荷数据预测下一时刻(10或15mmin)负荷值,修正滚动预测在该时刻下的负荷预测误差。提高电动汽车功率预测精度是电动汽车规模化入网后参与电网优化调度与运行的关键,电动汽车负荷序列在时空上的分布是无序且随机的,本文在传统电力预测方式的基础上提出了适用于电动汽车预测的由改进GA算法、GA-BP算法和改进灰色算法组成的多时间尺度电动汽车决策型预测模型,通过层次分析法与专家经验的结合确定改进GA算法、GA-BP算法和改进灰色算法三种算法在决策型算法中的权重,充分发挥三种算法在日前预测、滚动预测、实时预测上的各自最大优势,一定程度上对三种算法进行取长补短,提高预测精度,同时提高电动汽车与电网互动的水平,降低电动汽车充电的波动性与随机性对电网的影响,为后续电动汽车相关研究提供数据支持与理论支撑。