本发明公开了一种含分布式电源的配电网多目标优化方法，包括，采集配电网的历史电力负荷数据，并将历史电力负荷数据输入至电力负荷预测模型，进行负荷预测；根据负荷预测值构建约束条件，并判断分布式电源容量是否满足约束条件；若满足，则初始化种群，设计目标优化函数，并根据目标优化函数计算适应度；将已初始化的种群P划分为种群N和种群M，根据适应度分别迭代更新种群N和种群M的位置；若达到最大迭代次数T，则输出全局最优位置，即目标优化函数的最优解；否则，则继续迭代更新种群N和种群M的位置；本发明的有益效果：本发明通过结合神经网络和遗传算法，综合考虑配电网的消耗成本和综合效益，有效地提高了经济效益，且收敛速度快。