本发明公开了一种基于图神经网络的电力负荷预测方法，包括获取电力负荷预测历史数据并处理得到训练数据集；构建基本图结构；构建时延因果特性捕捉模块；构建空间动态耦合特性拟合模块；选择超参数；采用训练数据集训练模块得到电力负荷预测模型；采用电力负荷预测模型进行电力负荷预测。本发明还公开了一种实现所述基于图神经网络的电力负荷预测方法的系统。本发明解决了电力数据这种无拓扑结构数据的图网络建模问题，并利用时空动态图注意模块，自动学习捕捉图数据在时间和空间维度的时变关系；本发明结构紧凑、计算简单高效，特别适用于电力行业，而且本发明的精确性高、实时性好且客观科学。