相对于传统配电网,新型配电网具有供电可靠性高、配电自动化水平高,可再生能源发电以及电动汽车接入等特点。可再生能源发电的接入能够减少功率的长距离输送,减少输送环节的电能损耗,同时也能减少电源侧的污染物排放；电动汽车的普及提高了能源消费端的电气化水平,减少传统能源消耗产生的污染物排放,因此具有良好的经济效益和环保效益。然而,大规模的风光组合发电并入电网,其自然的间歇性与随机性给电网的安全稳定运行带来极大挑战,同时也制约了我国风光产业的发展。电动汽车入网技术(vehicle to grid, V2G)的应用给这个问题的解决提供了思路。对此,针对风光电动汽车的协同调度展开研究,具体的工作内容如下：(1)介绍了风光电动汽车混合系统的架构和系统中电动汽车的运行特点及其V2G模式,分析了混合系统的能量管理策略；建立了以等效负荷方差最小和充电成本最低为目标函数的多目标协同调度模型,同时考虑了电动汽车的充电时问、充电需求、电池限制以及充电持续性等相关约束。分析了调度模型的优点,并探讨了V2G策略的相关原则。(2)考虑到协同调度模型中存在随机因素,在处理不确定性问题时,模糊理论取得了较好的结果。将风力发电、光伏发电以及负荷进行模糊化处理,采用梯形和三角形两种隶属度函数进行建模；针对目标函数极大型和极小型的特点,使用降半梯形隶属度函数表示,最后将多目标函数的求解转化为对满意度指标最大化的求解。引入了一种全新的群智能优化算法纵横交叉算法(CSO)对模型进行求解,该算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度；针对模型的特点对求解粒子进行降维处理,避免“维数灾”问题；介绍了使用CSO算法的求解流程。(3)以含有风电场和光伏电站及多个电动汽车充电站的场景进行仿真验证,证明了协同调度模型的有效性。结果分析表明,与三角形隶属度函数相比,梯形隶属度函数对预测值的信任度更高；与其他传统算法相比,CSO算法具备更强的全局搜索能力。算例验证了协同调度模型具有削峰填谷的作用,能够缓解高峰负荷,满足系统经济调度的原则。