本发明公开了一种基于隐私保护联邦学习的储能系统故障诊断方法，获取关键设备故障数据形成局部数据集并构建全局数据集后，利用多步数据共享策略使各储能单元得到分布相似的数据集，根据梅尔倒谱系数方法提取储能单元数据集中的故障敏感特征集，本地故障诊断模型预训练后得到局部参数，所有局部参数以差分隐私的形式上发至中央服务器，进行联邦平均并下发，各储能单元根据下发参数对预训练模型进行调整。最后本地储能单元模型接收到在线数据后，完成储能系统的故障诊断。本发明具有良好的泛化性能，可移植性强，操作简单使用方便成本较低。