通过图神经网络（GNN）提高了电力网故障检测的智能诊断能力，准确率达到99.53%。该方法利用电气特征提取模型和知识图谱，整合节点历史和未来状态来辅助故障检测。图神经网络的特征建模还可揭示故障在节点之间的传播情况，提供有价值的故障节点分析洞察。

通过图神经网络（GNN）开发了一种新方法，提高了电力网故障的智能诊断能力。该方法利用电气特征提取模型和知识图谱，整合节点的历史和未来状态来辅助故障检测。实验证明该方法准确率达到99.53%，并揭示了故障传播情况。