本发明涉及电网信息技术领域，提供一种基于联邦学习的用电预测方法及系统、计算机设备。所述方法包括：通过云计算平台发送用电预测模型到各个边缘计算节点；各个边缘计算节点利用本地的电力负载数据对接收到的用电预测模型进行训练，得到训练参数；通过中心节点获取各个边缘计算节点的用电预测模型的训练参数，并进行优化得到优化参数，将优化参数上传到云计算平台；云计算平台根据中心节点上传的优化参数对用电预测模型的参数进行更新，将更新的用电预测模型发送到各个边缘计算节点；各个边缘计算节点利用更新的用电预测模型进行用电预测。本发明将联邦学习与用电数据分析相结合，解决了边缘计算节点的数据孤岛问题和数据泄露的问题。