本发明公开了一种基于深度强化学习的微电网储能调度方法及装置及设备，首先，依据所控新能源微电网建立与之对应的仿真模型，并依据微电网仿真模型将微电网储能调度转换为马尔可夫决策问题；然后，根据微电网日前的新能源发电、负荷及电价数据训练建立的储能系统智能体，在训练中，储能系统智能体从环境获得的奖励达到稳定后，保存网络参数并结束训练；最后，将已训练好的储能系统智能体用于微电网储能系统的实时调度，在以小时计的各个能量调度时间储能系统根据微电网实时的发电量和负荷需求进行充放电控制。本发明充分利用微电网内的可再生能源，减少可再生能源对主电网的冲击，实现微电网运行成本的最小化。