本发明公开了一种联邦学习架构下采用环境感知的光伏发电量预测方法，包括采集本地与光伏发电量相关的数据，建立环境数据库；每个参与方使用本地的环境数据库训练本地模型，参与方将本地模型的参数经加密后上传到中央服务器，中央服务器整合上传的参数，生成全局模型，更新本地模型参数，形成联邦学习预测架构；构建本地基于双向长短期记忆模型的发电量预测网络，预测本地光伏发电量；使用联邦学习预测架构建优化模型，采用滑动窗口机制进行光伏电网全局发电量预测。本发明对于多个光伏发电系统的数据可以在本地设备上进行训练，同时保护数据隐私，均衡数据分布，通过在本地设备上训练模型并仅共享模型参数，实现光伏发电量的预测。