本发明公开了一种基于深度Q学习的微电网内多类型储能的调度方法及装置，所述微电网包括电源、长周期储能设备和短周期储能设备，将微电网内多类型储能的调度问题描述为马尔可夫决策过程，构建并训练深度Q学习的神经网络模型，采用训练好的深度Q学习神经网络模型，输入微电网的当前状态，输出对应的动作，按照输出的动作进行调度。本发明通过智能体和微电网调度环境的不断交互来获得最优的储能调度策略，避免了模型不准确性带来的影响，适用于包含多种类型储能技术的微电网，能够为微电网的优化运行提供支撑，采用发明技术方案可以调整储能荷电量，合理安排用电时间和用电量，实现微电网运营收益最大化的目标。