本发明实施例提供一种基于强化学习的虚拟电厂光储资源聚合调控方法。该方法包括：基于配电网的拓扑结构和线路参数，确定配电网中各节点间的电气距离；基于配电网的各节点间的电气距离，以及虚拟电厂的分布式光储资源集群的聚合模型，确定虚拟电厂的分布式光储资源集群的聚合结果；其中，聚合模型以模块度指标、不确定性处理能力指标和隶属度指标的加权和最大为目标，不确定性处理能力指标与虚拟电厂集群的储能性能、光伏出力和负荷的最大波动值相关；基于聚合结果进行调控策略优化，得到虚拟电厂集群的聚合调控策略。本发明能够解决聚合调控模型构建时考虑不充分、建模时间复杂度较高的问题。