本发明提出一种考虑风电不确定性的负荷恢复分布鲁棒优化方法，包括：S1：生成风电出力的典型场景；S2：利用KL散度控制模糊集的鲁棒性，以步骤S1中生成的风电出力的典型场景为风电出力参考分布，构造符合风险偏好的风电出力模糊集；S3：在风电出力模糊集的基础上，以最大化期望恢复量为目标建立负荷恢复分布鲁棒优化模型；S4：建立负荷恢复分布鲁棒优化模型的约束条件；S5：将负荷恢复分布鲁棒优化模型转化为混合整数二阶锥模型；S6：对混合整数二阶锥模型进行求解，生成分布鲁棒优化负荷恢复优化结果。本发明能够更灵活地排除极低概率场景下极端的风电出力场景，使得负荷恢复的优化结果不那么“保守”，从而保证恢复的快速有效。