本发明公开了一种基于图卷积神经网络和知识图谱的变压器并发性故障诊断方法，首先构造出变压器故障知识图谱以凸显其中故障设备或部件的关联性；然后搭建轻量化图卷积神经网络模型，结合变压器故障知识图谱，设计相应的图卷积神经网络，充分利用其邻接矩阵来表征单一故障节点间的拓扑信息，有效地挖掘各单一故障间的关联关系，并通过深层图卷积架构建立并发性故障中各故障设备或部件的映射关系，从而对并发性故障进行充分建模，确定发生并发性故障的设备或部件，本发明优点是：通过与标准的图卷积神经网络进行对比，验证了轻量化图卷积神经网络在挖掘并发性故障的有效性。