1.一种基于改进蜣螂优化算法的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括：确定虚拟电厂内参与调度的发电主体和储能系统，以虚拟电厂的运行经济成本和环境保护成本为目标，构建虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型；具体过程：动态设置经济运行成本权重 和环境保护成本权重 后，对经济运行成本和环境保护成本加权求和，表达公式为：

；

；

；

公式中， 为最小化求解问题； 为虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型输出的综合成本； 为虚拟电厂的运行经济成本； 为虚拟电厂的环境保护成本；

和 为成本权重调整的速度参数； 为虚拟电厂的负荷功率； 为基准负荷值；

根据发电主体的发电功率为虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型设定爬坡速率约束，具体过程：；

；

公式中， 为第t时刻虚拟电厂的最大爬坡速率； 为初始爬坡速率；为灵敏度系数； 为第t时刻虚拟电厂的负荷功率； 为第t+1时刻虚拟电厂内第i个发电单元的输出功率； 为第t时刻虚拟电厂内第i个发电单元的输出功率；

根据发电主体的发电功率和储能系统的荷电状态为虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型设定储能系统的荷电状态约束，具体包括：设定虚拟电厂的储能系统的荷电状态上限和荷电状态下限，表达公式：；

；

公式中， 为虚拟电厂的储能系统的荷电状态上限； 为虚拟电厂的储能系统的荷电状态下限； 为虚拟电厂的储能荷电初始状态；和 为设定的调节权重； 为第t时刻虚拟电厂的负荷功率； 为t时刻可再生能源发电在总发电量中的占比；

根据储能系统的荷电状态上限和荷电状态下限设定储能系统的荷电状态约束，表达公式为：；

公式中， 为第t时刻虚拟电厂内储能系统的荷电状态；

根据发电主体的发电功率和储能系统的荷电状态为虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型设定电功率平衡约束，具体包括：；

；

；

其中， 为调整系数， 为第t时刻虚拟电厂的负荷功率； 为第t时刻虚拟电厂内第i个发电单元的输出功率；N为虚拟电厂内发电单元的数量； 为虚拟电厂的储能系统的荷电状态上限； 为虚拟电厂的储能系统的荷电状态下限；

为第t时刻虚拟电厂的储能系统的荷电状态； 为虚拟电厂中储能系统在t时刻的输出功率； 为虚拟电厂中储能系统的最大输出功率；

根据发电主体的发电功率和储能系统的荷电状态为虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型设定爬坡速率约束、电功率平衡约束和储能系统的荷电状态约束；

通过改进的蜣螂优化算法对虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型进行求解，具体包括：将虚拟电厂的电力调度方案作为蜣螂个体生成蜣螂种群；对蜣螂个体进行非支配排序后计算蜣螂个体的拥挤距离，根据拥挤距离对蜣螂个体划分为精英蜣螂个体和劣质蜣螂个体并调整蜣螂种群分布；根据迭代次数调整蜣螂个体的搜索半径和扰动强度；利用边界控制机制更新蜣螂个体，利用精英蜣螂个体替代劣质蜣螂个体；通过改进的蜣螂优化算法迭代筛选出虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型的最优电力调度方案。

2.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，还包括：当虚拟电厂的储能系统的荷电状态小于下限阈值时，根据虚拟电厂内各发电主体的输出功率和负荷功率调节虚拟电厂中主网交互功率 ，表达公式为：；

当虚拟电厂的储能系统的荷电状态大于上限阈值时，根据储能系统的输出功率调节虚拟电厂中主网交互功率 ，表达公式为：；

公式中， 为虚拟电厂的负荷功率。

3.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，对蜣螂个体进行非支配排序后计算蜣螂个体的拥挤距离，根据拥挤距离对蜣螂个体划分为精英蜣螂个体和劣质蜣螂个体并调整蜣螂种群分布，具体包括：对蜣螂个体进行非支配排序后计算蜣螂个体的拥挤距离 和平均拥挤距离 ，计算公式为：；

；

其中，M为虚拟电厂混合环境经济多目标优化调度模型中目标函数数量， 为目标函数 上第 个蜣螂个体的目标值， 为目标函数 上第 个蜣螂个体的目标值； 和 为当前非支配前沿层中目标函数 的最大值和最小值；K为前沿层中的蜣螂个体数量；根据拥挤距离对蜣螂个体划分为精英蜣螂个体和劣质蜣螂个体；

根据拥挤距离 和平均拥挤距离 引入密度调节因子 ，通过密度调节因子 动态调整第 个蜣螂个体的拥挤距离，计算公式如下：；

；

其中，为密度调节系数， 为动态调整后的拥挤距离。

4.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，根据迭代次数调整蜣螂个体的搜索半径和扰动强度，具体包括：；

；

其中， 和 为蜣螂个体的初始搜索半径和最大扰动强度，为最大迭代次数，s为当前迭代次数， 为衰减速率控制参数， 为第s次迭代中蜣螂个体的搜索半径；

为第s次迭代中蜣螂个体的扰动强度； 为自然指数函数。

5.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，利用边界控制机制更新蜣螂个体，具体包括：当蜣螂个体位置小于蜣螂种群分布下边界时，将蜣螂个体位置重新设置为下边界内的随机值；当蜣螂个体位置大于蜣螂种群分布上边界时，将蜣螂个体位置重新设置为上边界内的随机值；表达公式为：；

公式中，为蜣螂个体的位置； 为蜣螂种群分布下边界； 为蜣螂种群分布上边界；

为在[0,1]区间均匀分布的随机数。

6.电子设备，包括存储介质和处理器；所述存储介质用于存储指令；其特征在于，所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1至5任一项所述的虚拟电厂优化调度方法。