本发明公开一种基于图神经网络的异常电量识别及溯源方法及系统，涉及异常电量检测技术领域，该方法包括：获取多个用户用电数据，对用户用电数据进行预处理，获取每一用户用电时间序列数据；将用户用电时间序列数据输入至基于注意力机制的图神经网络模型中，提取用户用电时间序列数据的隐含特征，输出数据降维向量；利用K‑means聚类对所有数据降维向量进行聚类划分，识别异常用户用电数据及异常用电类型；根据识别的异常用电类型，通过概率图模型和随机游走算法，溯源异常用户用电数据所对应的异常用电用户、供电所类型和行业类型。本发(56)对比文件Yu Zhang.Research on AnomalyMonitoring Algorithm of Smart Grid Basedon Graph Neural Network.2023International Conference on SmartElectrical Grid and Renewable Energy(SEGRE).2023,全文.于天琪 等.基于边缘计算的物联网监测系统中利用自编码神经网络实现的异常检测.物联网学报.2018,第2卷(第4期),全文.