近年来,随着主动配电网的发展,现代电力系统的布局日渐分散。一方面,主动配电网强调与传统电力系统的双向互动,分布式能源的种类不断增加,除去传统的化石能源,光伏、风能等可再生能源也不断涌现。同时,以可再生能源为主导的分布式清洁电源也因其环境友好性而发展迅速,依赖化石能源的发电技术则发展较为缓慢。当分布式电源通过主动配电网参与对电能的供给时,有必要对目前的调度模式做出根本性和结构性的调整才能够使其与之相适应。另一方面,由于主动配电网中大量分布式电源的接入,整个系统也会较之前出现更大的不确定性,这使得保证一个庞大系统的安全运行更具挑战性。与此同时,电动汽车(electric vehicle,EV)作为未来主动配电网规划的重要组成部分,发展非常迅速,渗透率也逐年提高。电动汽车规模的迅速增长使得对包含电动汽车的电力系统进行优化调度变得越来越重要。电动汽车的换电模式一直被广泛认为是最具发展前景的电动汽车调度模式,因此除主动配电网中的传统机组外,本文选取了电动汽车换电站作为参与系统调度的主要研究对象。本文针对层级化的分布式电力系统网络结构,基于体系(system of systems,SoS)理论,提出了包含电动汽车换电站在内的三层分布式均衡优化算法,相比于传统的集中优化,本算法对分散布局的现代电力系统更加适用。在分布式优化的过程中,每个子系统只计算自身的目标函数,而且不能实时地得到所有参与方的优化信息,所以最后的优化结果可能使得部分线路过载。对于分布式优化中可能出现的线路阻塞问题,本文采用了动态约束集法对优化结果进行了校验和校正。电车站的优化调度与其自身的运营成本和电动汽车电池的充放电电价密切相关。对此,本文分析了电车站的充放电电价关系并提出了适用于层级优化算法的车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)对数电价引导模型和基于电价灵敏度矩阵的电价引导模型,从而起到了对电动汽车站V2G行为的引导作用,带来了可观的经济效益。文中所提的多层级调度优化模型、安全性校验及校正模型和电价引导模型都通过文中搭建的15节点系统进行了测试,并证明了其有效性。