本發(fā)明公開了一種基于雙Q值網絡深度強化學習的微電網能量調度方法，將微電網的一天預測信息當作生成最優(yōu)控制策略的訓練集，訓練一個獨立于微電網環(huán)境、以儲能系統(tǒng)作為控制對象的智能體，通過對儲能系統(tǒng)的充放電動作進行控制來實現(xiàn)微電網的運行花費最小和對公共電網功率波動最小的雙重優(yōu)化目標。該方法因其不依賴于具體微電網模型的構建，并且由獎勵函數(shù)的設計來引導策略實現(xiàn)微電網運行的目標，可以獲得全局時間的最優(yōu)策略，能夠有效解決新能源發(fā)電和用戶負荷分布的不確定性導致的功率不平衡。