本发明提出了一种基于图卷积神经网络的电力设备故障智能预测方法，步骤如下：采集待预测的电力设备的历史监测信息，对历史监测信息进行预处理，预处理后的监测信息和电力数据中心采集的数据集组成训练样本；构建图卷积神经网络，初始化神经网络参数；将监测信息作为图卷积神经网络的每个节点的输入，利用图卷积神经网络对监测信息进行故障分类；利用训练样本对步骤二构建的图卷积神经网络进行训练，得到优化图卷积神经网络模型；采集待检测设备的实时监测信息并进行预处理，将预处理后的监测信息输入到优化图卷积神经网络模型，获得故障预测结果。本发明具有较好的通用性，预测准确率较高，使用、部署和升级维护简单，无需硬件设备的升级改造。