本发明公开了一种基于图卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法；包括有以下步骤：S1、构建基于GCN的电力变压器故障诊断方法；S2、搭建GCN结构；S3、利用GCN进行变压器故障诊断,对变压器故障进行数据处理，确定模型的输出量，变压器故障可分为热故障和放电故障。具体来说，热故障包括低温热故障(LT)、中温热故障(MT)和高温热故障(HT)。放电故障包括局部放电(PD)、低能放电(LD)、高能放电(HD)。诊断过程包括①数据导入和归一化；②数据的重构和划分；③初始化GCN的结构和参数。对模型进行训练，最后评估评估GCN的性能。