公交调度问题通过将车次合理分配给若干车辆,从而达到降低车队规模、减少运营成本的目的。近年来,纯电动公交在各个城市得到普及,尽管纯电动公交有众多优点,但由于纯电动公交续航里程有限且充电时间较长,因此需要在日间运营期间利用闲暇时间补充电力。受路况、客流、天气等因素影响,车次行程时间存在不确定性,这可能导致公交在后续执行车次、充电计划的时候发生延误,降低公交运营的经济性以及可靠性。基于此,本研究旨在刻画行程时间不确定性对纯电动公交执行车次与充电计划的影响,并建立优化模型得到经济可靠的行车作业计划方案。本文主要研究内容如下:首先,基于公交进出站数据获取行程时间样本集,得到行程时间经验累积分布函数。对真实线路的行程时间样本集开展分析,得到不同线路的行程时间分布特征。其次,针对单线调度模式与区域调度模式,分别提出网络流模型与多商品流模型,并建立相应的混合整数线性规划模型。这些模型考虑了纯电动公交的续航里程限制以及充电需要。在网络流模型中,为刻画车次链上各车次、充电计划的延误时间概率分布以及延误传播现象,建立基于马尔可夫过程的纯电动公交运行延误模型。在马尔可夫过程中,推导转移概率的计算公式以及各项服务质量指标。在多商品流模型中,引入延误状态层用以计算延误时间概率分布。为获取随机行程时间纯电动公交调度问题的精确解,调用优化求解器Gurobi进行求解。最后,我们以广州市公交线路数据作为算例,对模型及方法开展测试。我们确定了充电计划的最优时间窗间隔,对不同线路的行车作业计划进行对比,对延误惩罚系数进行灵敏度分析,并开展了区域调度实验。结果表明,本文提出的模型可以在有效降低运营成本的同时减少延误,有效遏制延误传播现象。