本发明涉及电力调度工程技术领域，具体涉及一种基于值分布深度Q网络的微电网储能调度优化方法，通过将微电网储能调度问题描述为强化学习框架下的马尔科夫决策过程，不需要对微电网储能调度进行具体的数学建模，可以避免实际当中数学建模的困难和难以收敛到最优调度策略的问题。通过智能体与环境不断交互学习最终获得最优调度策略，通过最优调度策略来对储能系统进行调控，能够有效减少微电网运行成本，降低算法在微电网储能系统中训练的时间，具有很强的实用性和可移植性。