本发明公开了一种基于深度强化学习的多区域综合能源系统能量管理方法，包括：构建多区域综合能源系统能量管理边缘计算架构；通过网络物理层中各子区域综合能源系统设置的传感器采集综合能源系统各类数据信息，并通过无线通信设备上传至边缘层中的边缘节点；将训练完成的深度强化学习模型部署在各个边缘节点上，根据网络物理层上传的信息生成能量管理策略，并反馈给网络物理层进行系统中冷热电源各自的出力控制和储能设备的能量输入、输出量控制；在边缘层和云层之间建立迭代学习机制，当实际和预期的能量管理性能存在出入时，云服务器根据各个边缘节点上报的数据和历史学习经验重新训练深度强化学习模型，并下发至各个边缘节点。