本发明属于配电网技术领域，尤其涉及一种配电网分层负荷预测方法。本发明包括：构建配电网负荷预测架构；在配电网负荷预测架构中引入区块链，以实现对模型参数信息的存储和信任；在配电网负荷预测架构中，针对配电网的层级结构，构建多级负荷预测模型；基于多级负荷预测模型，结合基于排序的ADMM方法的联邦学习方法，通过分布式联邦训练，打破数据孤岛并进行分布式优化。本发明能够解决信任问题，并且将分层预测问题转化为分布式优化问题，通过分布式联邦训练，打破数据孤岛并解决分布式优化问题，有效的提高预测精准度，使工作效率得到显著的提高。