本发明提出一种智能电力通信故障诊断方法及系统，方法包括：部署边缘计算设备，收集实时数据，对实时数据进行预处理，优化节点间的通信；构建实时特征提取与数据压缩协议；选择最优路径，将压缩后的数据传输到中心处理器，调整数据传输路径，使用循环冗余校验码对数据添加校验码确保数据传输无误；选择关键特征，在中心处理器上使用可解释性机器学习模型处理接收到的关键特征，诊断通信故障；利用Diffusion模型在中心服务器上模拟故障扩散过程，预测通信故障造成的影响；定义网络影响指标并构建决策模型，设计优先级并自动生成响应建议。本发明提高故障处理效率和准确性的同时，增强系统的用户可信度和操作的便捷性。