本文旨在通过构建知识图谱和补全图谱信息的方法,提升国家电网数据模型的可阅读性和完整性。首先,针对SGCIM数据量庞大、分类繁多的特点,构建一个全面抽象的知识图谱。其次,为了解决知识图谱中存在内容缺失的问题,引入多层卷积神经网络模型以实现对知识图谱的补全。实验的结果表明,基于电网模型数据集进行知识图谱补全实验的评价指标相较于基准模型R-GCN平均提升了12%,模型效果得到了验证。