一种多微网系统分层强化学习优化方法、系统以及存储介质，优化方法包括：将多微网优化问题分解为上下两层；构建提供各微网内的储能策略以及微网之间的功率交互策略的上层智能体模型；构建实现下层各微网基于上层储能策略以及功率交互策略对微网内设备出力自治优化，并向上层反馈优化目标值来指导上层策略更新的下层自治优化模型；协同训练下层自治优化模型与上层智能体模型；利用训练完成的下层自治优化模型与上层智能体模型根据系统状态即时给出调度策略。本发明将深度强化学习方法与传统数学规划法相结合，充分利用了强化学习法自适应能力强以及数学规划法求解精度高的优势，能够针对多微网优化问题实现高效求解，收敛速度和精度均有大幅提升。