大力发展新能源是我国实现“双碳”目标的重要手段,光电和风电等新能源在国家政策的激励下得到了飞速发展。电动汽车光伏辅助充电站（EVCS）将新能源和电动汽车有效耦合,缓解了大量电动汽车充电引起的电力压力。但是传统固定电价模式存在充电负荷新尖峰和分布不均等现象,导致充电站系统运行效率低与运营成本高等问题。因此,如何提高充电站运行效率和经济性已成为充电领域的研究热点。针对充电站之间存在利益竞争、难以平衡收益最大化和用户满意度的矛盾,本课题提出一种基于改进金枪鱼群优化算法（based on chaos optimization and simplex optimization,CSTSO）的动态电价调度策略。首先,以用户满意度、调峰补偿收益和充电站收益为目标建立非合作博弈模型;然后,为解决传统TSO算法收敛性较差、易陷入局部最优的问题,采用混沌策略初始化种群、引入自适应权重和单纯性搜索方法对金枪鱼群优化算法进行改进,最后采用改进的金枪鱼群优化算法（CSTSO）对模型进行求解,在保证模型泛化能力的基础上提高模型求解速度。为提高充电站的运行效率和经济效益,本课题提出一种考虑充电站经济效益、设备损失成本和负荷平稳波动等因素的多目标优化模型,对充电站进行优化调度,使充电站能在运营收益和系统健康之间取得平衡。首先,分析充电站系统的运行模式;然后,以充电站运营收益大、运行损失维护成本低、配电网的负荷波动率小和充电站自身协调能力强为目标,建立充电站调度优化模型;最后,利用NSGA-Ⅲ算法对模型进行求解,求解多目标下的运行调度策略。针对传统NSGA-Ⅲ算法局部搜索能力差、在进化后期搜索效率较低且难以接近帕累托前沿等问题,本课题提出一种改进NSGA-Ⅲ算法（GFKH-NSGA-Ⅲ）的调度策略求解方法。首先采用佳点集方法初始化种群,增大搜索空间,加快收敛速度;然后采用模糊隶属度函数（Fuzzy membership approach）评价近似帕累托解集,控制算法选择合适的搜索策略;最后利用磷虾群算法优化原始NSGA-Ⅲ算法,提升充电站调度模型效率,得到最优调度策略。