本发明提供一种基于卷积网络及协同过滤的分布式配电网电价调整方法，包括：1、根据配电网数据进行特征提取；2、评分矩阵构造；3、奇异值分解；4、相似程度计算；5、确认待推荐用户；6、根据其排序选取推荐用户。该发明采用卷积神经网络方法实现含分布式电源配电网出力预测，实现数据特征提取，预测含分布式电源配电网出力充沛时段，利用预测结果进行电价调整。还采用基于奇异值分解分解和模型的协同过滤方法对用户推送电价优惠信息，奇异值分解方法应用范围广泛，适用于大规模数据；基于模型的协同过滤方法能够提高协同过滤性能，更精准地筛选排序。根据用户与目标用户之间的相似度排序，确定最终推荐用户，降低非必要的信息传播成本。