本发明公开了一种基于多智能体强化学习的分布式能源协调控制方法，包括以下步骤：S1.构建分布式能源协调控制架构，将每个分布式能源作为一个智能体，并定义智能体的状态空间和动作空间；S2.定义分布式能源协调控制过程中的经济学、环保型和可靠性指标，并给出综合性指标和约束条件；S3.构建强化学习网络，并进行训练，然后通过一致性协调算法，综合每个智能体的局部信息和全局目标，确保所有智能体的决策能够协调一致，并得到分布式能源的一致性协调控制策略。本发明利用深度强化学习算法，实现分布式能源的自适应协调控制，提高系统的整体运行效率和可靠性。