本发明公开了一种基于联邦学习的电力物联网异常运行数据检测方法，属于电力数据检测领域，该方法包括构建异常检测模型，并对异常检测模型的模型参数进行随机赋值，得到初始模型；将初始模型部署在边缘计算中心和各电力终端设备，分别得到全局模型和各电力终端设备的本地模型；根据全局模型和各电力终端设备的本地模型，利用横向联邦学习，得到最优检测模型；获取待检测数据，利用最优检测模型进行检测，得到异常运行数据。本发明解决了电力物联网海量数据下异常数据检测精度不够的问题。