本发明提出了一种GCN图特征注入的电力知识图谱表示学习方法，包括构建的编码器‑解码器框架，其包括三个步骤：GCN图特征注入、知识图谱嵌入解码以及模型评估，GCN图特征注入为使用图卷积网络来捕获电力系统知识图谱的图结构特征将节点映射到低维嵌入空间，生成对应节点的嵌入，使用知识图谱嵌入解码作为解码器，解码GCN学习到的图表征向量，使用模块评估用来评估本发明提出的知识图谱知识表示学习的效果，本申请使用GCN图特征注入的方式，快速有效地捕获电力系统知识图谱结构特征，并使用知识图谱嵌入模型当作解码器，计算GCN生成三元组特征的合理性分数，使得原图谱中正确三元组的分数尽可能高，以学习到有效的知识图谱表示。