La energía del hidrógeno representa un medio ideal para el almacenamiento de energía. Al integrar la conversión de energía del hidrógeno, las tecnologías de utilización y almacenamiento con técnicas de generación de energía eólica y fotovoltaica distribuida, es posible lograr la utilización complementaria y la operación sinérgica de múltiples fuentes de energía en forma de microrredes. Sin embargo, los diversos mecanismos operativos, capacidades variables y formas distintas de fuentes de energía distribuidas dentro de microrredes acopladas al hidrógeno complican sus condiciones operativas, lo que hace que la gestión de programación ajustada y la operación económica sean desafiantes. En respuesta, este documento propone un método de gestión de energía para microrredes acopladas al hidrógeno basado en el gradiente de política determinista profunda (DDPG). Este método aprovecha la información predictiva sobre la generación de energía fotovoltaica, la potencia de carga y otros factores para simular estrategias de gestión de energía para microrredes acopladas al hidrógeno utilizando redes neuronales profundas y obtiene la estrategia óptima a través del aprendizaje por refuerzo, logrando finalmente la operación optimizada de microrredes acopladas al hidrógeno bajo condiciones complejas e incertidumbres. El documento incluye un análisis utilizando estudios de casos típicos y compara los efectos de optimización del gradiente de política determinista profunda y de las redes Q profundas, validando la efectividad y robustez del método propuesto.