本发明涉及一种基于联邦学习的充电桩用户画像方法，包括：将电力公司计算节点记为Guest，将气象局计算节点记为Host；将Guest中的充电桩负荷样本集XA和Host中的气象数据样本集XB中具有相同日期的样本对齐；在Guest中通过预训练的第一联邦学习聚类模型计算XA的第一样本分布信息，在Host中通过预训练的第二联邦学习聚类模型计算XB的第二样本分布信息，并将第二样本分布信息发送至Guest；在Guest中根据第一样本分布信息和第二样本分布信息生成第一整体样本分布信息，并获取充电桩用户用电数据画像，本发明通过DB指标和Dunn指标对联邦学习聚类模型进行评估，提高了联邦学习聚类模型的可靠性。与现有技术相比，本发明具有保护用户隐私、准确度高、效率高、可靠性高等优点。