本发明公开了基于联邦学习的水电信号实体抽取方法、系统及终端，涉及水电信息处理技术领域，其技术方案要点是：基于Bert预训练模型对水电信号表征的句子内容进行嵌入，得到句子的向量表示；将嵌入后的句子传给双向GRU层进行全局特征的提取，双向GRU层采用联邦学习方法进行优化，得到全局特征序列；利用多头自注意力层从全局特征序列中捕捉表征重要信息的局部特征作为目标特征；采用线性链条件随机场模型作为标注模型，并依据目标特征进行实体的标注。本发明使用联邦学习的算法，可以有效解决单个站点训练样本有限的情况，且由于数据安全、隐私的原因，传统集中式的深度学习方式不适用于这个场景下。