一种基于图卷积网络的联邦学习无人车充电预测方法、系统及存储介质，涉及港口自动化运输领域，为解决现有方法无法提供精确的充电调度，且存在数据孤岛的问题。本发明基于联邦学习模型，包括一个中心服务器和N个客户端，N个客户端包括无人车节点和充电站节点；S1、客户端分别接收无人车实时采集的数据；S2、采用图卷积网络处理无人车节点与充电站节点之间的交互，将无人车图结构数据与其它特征数据进行特征提取与融合，引入注意力机制增强对关键信息的聚焦；S3、客户端构建有无人车充电预测模型；S4、各客户端对模型进行训练；S5、各客户端将训练后的模型参数进行同态加密并发送给中心服务器进行聚合；S7、采用训练后的模型进行无人车充电预测。