本文提出了一种新颖的图卷积网络（GCN）框架，用于电力配电网络的故障定位。该方法结合多个测量值和系统拓扑，显示出比传统机器学习方案更高的定位精度，并具备对测量噪声和数据丢失的鲁棒性。实验结果表明，该模型能适应拓扑变化，并在有限测量下有效运行。