近年来随着世界能源的紧缺和人们对环保意识的提高，以可再生能源为主的分布式电源逐渐步入人们的视野，分布式电源不仅弥补了对传统能源的大量需求，而且满足了可靠的、稳定的电力供应。但是大量无序的给配电网接入分布式电源则会带来严重的后果诸如电压波动、继电保护误动、潮流逆向、谐波问题等等。因此，有必要对分布式电源的接入进行规划，以减少对电网的负面影响，从而提供安全、可靠、稳定的电力能源。　　本文主要是根据含分布式电源的配电网布点规划，在负荷预测值不确定的情况下，从电源投资商的角度出发，以经济性和安全性为中心，建立了以分布式电源的投资成本最小、网络损耗最小和电压稳定指标最小的多目标规划模型。由于考虑了负荷预测值的不确定性，因此，在改进的前推回代潮流基础上编写了模糊潮流程序。为了获得全局最优方案，采用模糊集理论思想选择最优解。　　在算法方面对于粒子群算法存在的诸如局部搜索能力差、搜索精度不高、容易发生早熟收敛等问题。本文采用粒子群算法和细菌觅食算法相结合的混合算法，即细菌种群算法，该算法的核心思想是利用细菌觅食算法中的趋化算子调整粒子群算法中粒子的位置，能够使粒子在进入新的区域后进行局部搜索找到最优解，通过此方法提高了算法的寻优能力，为后续的分布式电源规划提供了强有力的优化工具。　　通过对某城市24节点系统的验证，结果表明本文所采用的算法寻优能力更强、具有可行性;通过对IEEE34节点系统的分析，表明与确定性负荷相比当负荷预测值为模糊期望值时不仅降低了投资成本而且尽可能使得网损和电压稳定指标最小，更能满足规划者的需求。