本发明属于风电机组状态监测与故障预警领域，涉及一种基于图神经网络的风电机组故障预警方法，S1、多变量时间序列获取及数据预处理；S2、解耦工况变化对温度变量的影响，获得解耦后的温度传感器数据；S3、将解耦处理后的健康数据输入时空图网络，提前时空关联特征；S4、根据验证集设定阀值；S5、将在线数据输入模型并计算异常分数，根据阀值判断是否故障预警；本发明通过解耦工况变化对温度状态参数的影响，并利用图神经网络有效提取不同温度传感器参数之间的动态时空特征，提高了故障预警准确度和可靠性。