El tiempo de espera prolongado para cargar vehículos eléctricos bajo conexión de red inteligente conduce a una eficiencia de distribución baja. Por lo tanto, este artículo propone una estrategia para predecir la probabilidad de formación de colas para vehículos eléctricos que llegan a estaciones de carga bajo conexión de red inteligente. Tanto la demanda dinámica de clientes como las características de la influencia alternante de los vehículos en carga deben ser consideradas al estudiar tales problemas. Basándose en las características del problema mencionado, se desarrolla una estrategia de selección de carga dinámica en tiempo real al predecir la probabilidad de que otros vehículos en la región vayan a la estación de carga. Se propone un modelo de optimización de ruta de distribución basado en la conexión de red inteligente y la teoría de colas para vehículos logísticos eléctricos en modo de carga, teniendo en cuenta la restricción de ventana de tiempo y la influencia de los vehículos en carga al utilizar la conexión de red inteligente para la planificación de rutas. El objetivo es minimizar el costo total y ajustar la ruta de los vehículos logísticos eléctricos en tiempo real. Esto se resuelve mediante un algoritmo híbrido mejorado de genética y recocido. Los resultados experimentales muestran que este artículo obtiene información dinámica en tiempo real sobre carreteras e información de carga con la ayuda de la conexión de red inteligente. Predice la probabilidad de colas de vehículos eléctricos combinando la teoría de colas, lo que puede ayudar a seleccionar una ubicación y momento de carga más adecuados para vehículos logísticos eléctricos. Esto puede evitar efectivamente los períodos pico y reducir los tiempos de espera. Al comparar con otros modelos, el modelo de este artículo puede ahorrar el costo de distribución de vehículos eléctricos.