随着智能电网和车电互联技术被广泛关注,传统的电动汽车无序充电控制策略已经不符合绿色、高效的新要求,大规模电动汽车的并网对电力系统带来的影响不容忽视。针对电动汽车充电行为对配电网的影响,本文主要研究了电网约束下的电动汽车协调优化充电策略。本文首先构建了不考虑电网约束的大规模电动汽车充电模型,该模型以减少最小化总负荷波动为优化目标,即最小化系统总负荷方差。通过仿真结果观察到,在基础负荷低谷时,配电网馈线可能会由于电动汽车充电量过大而造成过载情况,引起系统损耗增加,馈线加速老化等问题。因此,本文构建了考虑馈线约束的大规模电动汽车充电模型,并提出一种基于梯度投影法的集中式控制策略,通过证明可得到该策略可实现系统达到全局最优。考虑到集中式算法在大规模电动汽车充电控制策略求解过程中会出现计算速度慢和隐私性差等问题,而采用分布式迭代算法可以达到减轻控制中心计算压力提高运算速度并保护电动汽车隐私的目的。本文将重点研究分布式优化算法得到电动汽车充电策略。由于在配电网中各个充电站中电动汽车充电行为具有耦合关系,即支路馈线的实际带载功率会影响干路馈线实际带载功率。这对于采用分散式方法来求解耦合的约束优化问题是一种挑战。目前研究此类问题的方法主要采用拉格朗日乘子法或者惩罚函数法处理馈线约束,通过仿真结果表明使用该方法并不能保证满足馈线约束。在本文中,我们提出一种基于梯度投影法的调整迭代步长的分散式控制方法,该方法通过改变迭代步长,调整迭代集合可以有效的解决严格满足配电网中的耦合约束问题。我们还证明了所提出的方法的收敛性,并通过仿真结果表明,该方法能有效地避免配电网馈线可能出现的过载情况。