基于数字孪生的多能源虚拟电厂多时间尺度优化调控方法

本发明涉及一种基于数字孪生的多能源虚拟电厂多时间尺度优化调控方法，包括以下步骤：获取多能源虚拟电厂物理场景下的实时数据，构建基于深度神经网络的数字孪生模型；考虑碳交易奖惩机制，构建动态的阶梯碳交易模型；基于所述数字孪生模型和阶梯碳交易模型，构建日前阶段‑日内滚动优化阶段‑实时调整阶段的三阶段优化框架；求解所述三阶段优化框架，获得调控指令，完成调控过程。与现有技术相比，本发明具有实现碳减排、提升可再生能源消纳率等优点。