一种基于图神经网络的跨域故障预测方法及系统

本发明提供一种基于图神经网络的跨域故障预测方法，包括：获取电力网络和交通网络的数据；基于数据，构建包含电力元件节点和交通元件节点的图结构数据；将图结构数据输入至预先训练的图神经网络模型；通过模型处理数据，得到电力元件节点和交通元件节点的预测故障状态；根据预测状态，确定包含处于故障状态的电力元件节点和交通元件节点的联合故障场景。本发明解决了现有技术中未能有效预测电力网络与交通网络间级联故障的问题，实现了跨域级联故障的精准预测，提高了大面积并发故障的识别能力，为主动防灾减灾提供决策支持。