基于群体智能的虚拟电厂多目标碳经济性优化方法

本发明涉及虚拟电厂协同优化技术领域，公开了基于群体智能的虚拟电厂多目标碳经济性优化方法，包括：S1、构建虚拟电厂的数字孪生体，实时同步物理VPP（虚拟电厂）的分布式能源出力、负荷需求及碳排放数据；S2、建立能碳经济性双目标优化模型；S3、通过改进的群体智能算法对所述双目标优化模型进行求解，其中算法动态调整经济性与碳排放目标的权重；S4、基于数字孪生体的实时数据；S5、输出Pareto最优解集。通过虚拟电厂运行周期内总运行成本和全生命周期碳排放量为双优化目标，动态碳价敏感系数调整目标权重，耦合碳市场信号，避免设备高隐含碳和运行伪低碳的决策偏差，提升虚拟电厂在碳约束下的多目标决策科学性的效果。