本申请实施例公开了一种能量路由优化方法，包括：获取能源互联网中由N个能量路由器互联形成的网络结构，以及每个能量路由器的状态信息历史数据集和设备参数；并根据网络结构构建并训练由图卷积神经网络、强化学习Q网络、actor网络和critic网络组成的深度强化学习模型；将能源互联网中各能量路由器的实时状态信息和设备参数，以及能源互联网中的新增负载输入至深度强化学习模型中，得到最优的供电能量路由器和能量路由路径。通过图卷积神经网络和深度强化学习相结合的方式对能源互联网中多能量路由器之间的能量传递过程进行学习，使得可利用能量路由器的实时数据对能量传输线路进行快速、准确的优化，减少能量传输的损失，提高了供电的效率和可靠性。