本发明涉及知识迁移技术领域，具体涉及一种基于中介空间构建的电力跨模态双向知识迁移方法。方法包括：采用图建模和图神经网络提取第一模态数据的第一特征，采用大语言模型提取第二模态数据的第二特征；基于第一特征和第二特征的相似度以及对应的损失函数构建中介空间；采用中介空间中的损失函数对图神经网络和大语言模型中的参数迭代优化；基于图建模、参数迭代优化后的图神经网络以及大语言模型提取的特征在中介空间中进行知识迁移。通过该方法在中介空间里对齐不同模态抽取到的关系特征，实现了不同模态数据之间的双向知识迁移。