本发明涉及气体绝缘输电线路技术领域，尤其涉及一种GIL管廊气体泄漏故障诊断方法、装置、设备及介质，方法包括：获取GIL管廊数据，构建GIL管廊数字孪生体模型；通过数字孪生体模型，构建基于条件生成对抗网络的GIL管廊气体泄漏样本生成模型，并设计典型泄漏场景，生成不同故障类型的高密度信息数据样本集；使用学习算法，构建故障诊断模型；将数据样本集输入故障诊断模型进行训练；将训练后的故障诊断模型部署于GIL管廊，实时获取GIL管廊数据，通过故障诊断模型输出诊断结果。本发明中，能够有效指导GIL管廊内传感器部署，提高了故障诊断的准确性和预测的可靠性，也增加了检测和响应泄漏的连续性和效率。