本发明公开了一种基于神经网络预测的共享储能容量优化方法，包括如下步骤：构建基于GRU结构的长时序预测模型；获取电网结构中的历史负荷数据以及微网中各类型机组的历史处理数据，通过长时序预测模型实现对未来一段时间的预测，得到预测数据；建立基于多能源形式组合的共享储能容量配置的双层优化模型，其中双层优化模型的上层模型为共享储能收益最大化，下层模型为总体发电成本与运营成本总和最小；通过启发算法对上层模型进行求解，得到上层求解结果，采用CPLEX求解器求解下层模型，得到下层求解结果；根据上层求解结果和下层求解结果进行多微网结构的储能容量进行调度，得到储能最优化出力策略。