本发明涉及一种基于多模态数据联合表征和动态权重学习的电网设备运行状态监测方法，与现有技术相比解决了难以将多源异构数联合表征和统一应用、利用设备不同部件间的关联关系来建立电网备状态度量的缺陷。本发明包括以下步骤：设定电网设备状态数据的分布式表示方法；电网设备多模态数据的联合表征；设备内部拓扑关系图的构建；图神经网络的动态权重学习；电网设备状态的评价。本发明结合机器学习分类方法来进行设备状态健康评价，能够显著提高评价方法的准确性和鲁棒性，达到电网设备运行状态监测的目的。