本发明涉及一种基于图卷积神经网络的输电线路故障诊断方法，其技术特点是：步骤1、构建基于端‑边‑云数据协同架构的输电线路故障诊断平台；步骤2、用户端进行多维信息采集并传送至边缘端；步骤3、边缘端进行信息融合；步骤4、云端的GCN输电线路故障诊断模型对信息融合后的数据进行诊断，完成输电线路故障的分类及评估。本发明采用“端‑边‑云”数据协同架构及GCN技术利用多维信息采集技术和信息融合技术实现输电线路故障诊断，实现较为准确的故障分类，提高了输电线路故障诊断效率。