本发明公开了一种基于图卷积神经网络的电网拓扑误差诊断方法和系统，其中方法包括：提取电网拓扑数据以三元组形式存储进行结构化处理；提取两份不同的电网拓扑误差数据，为每条支路分配唯一标识符，将电网支路的量测数据与相应的支路标识符标签化处理，将电网节点和支路量测数据进行分类处理得到结构化数据集，再根据电网的拓扑结构进行调整作为训练数据集和测试数据集；最后将训练数据集和测试数据集输入到图卷积神经网络GCN中进行训练和模型评估，最，后对测试数据集进行状态预测，包括支路的正常运行、断开和数据丢失状态；本发明考虑了电网数据的多时空多数据源的特点，具有较强的容错性，能够准确地确定仿真网络和实际电网的网络拓扑结构，准确判断和预测支路的正常运行、断开、数据丢失等状态。