本申请提出了一种现货场景下基于深度强化学习的风储灵活控制方法和装置，涉及风电储能控制技术领域，其中，该方法包括：获取风电信息数据；根据风电信息数据，以风储现货结算收益最大化为目标构建目标函数，并构建风储约束条件；根据目标函数和风储约束条件，构建储能灵活控制模型；基于深度强化学习对储能灵活控制模型进行求解，得到储能系统充放电功率；采用滚动优化方法周期性更新储能系统充放电功率。本申请通过将储能控制决策嵌入深度强化学习方法中，具有一定的先进性和稳定性，能够辅助风电厂实时有效控制储能系统充放电功率，提高风电可控性。