本发明涉及浅层地热能开发与利用技术，尤其涉及一种能源地下地铁车站智慧运维方法，以中央服务器‑本地客户端构成的联邦学习运维控制模型，在本地客户端上对5个模块的各种局部学习模型训练，将计算结果加密上传至中央处理器经全局联邦学习模型，全局模型得到的结果再次下发至各本地客户端的局部模型，经过客户端‑中央服务器之间的反复迭代，直至全局模型达到稳定，最终做出相互匹配的不同模块调控方案。本发明可用于实时调控和超前预警；实现了车站用户端、机组设备、能源隧道、能源底板、能量支护桩多个模块之间综合一体化调控，得到的控制方案科学合理，提高浅层地热能地下地铁车站环控系统的稳定性和服役寿命。