介绍油浸式变压器在电力系统中的重要性及其常见的故障类型，强调当前故障诊断方法存在的不足和挑战。
明确本研究旨在通过图神经网络提升油浸式变压器的故障诊断准确率和效率。
阐述本研究对电力系统安全运行、维护成本降低及智能化水平提高的重要性。
详细介绍本研究涉及的具体内容和技术路线，包括数据采集、模型构建和算法设计等方面。
描述本研究的整体思路，包括从理论到实践的全过程。
概述本研究所采用的主要方法和技术手段，包括图神经网络的应用等。
介绍论文各章节的内容和结构安排。
强调本研究在理论和方法上的创新之处。
列举油浸式变压器可能出现的各种故障类型，如局部放电、过热等。
回顾传统的油浸式变压器故障诊断方法，如色谱分析、温度监测等。
分析传统方法在实时性、准确性等方面的不足。
探讨图神经网络在油浸式变压器故障诊断中的潜在优势和应用场景。
详细描述用于油浸式变压器故障诊断的数据采集系统的设计与构建。
介绍图的定义与结构
详细描述图结构的设计，包括节点和边的定义。
两个拓扑图，拓扑图每一个节点对于气体含量（也就是n个气体对应n个节点，也就是n*1），同时还有时间维度的节点，可以自行选择t时刻，最终就是n*t个节点为一张图。第一个图根据余弦相似性构造拓扑结构，第二个通过随机概率构造，以概率p，
简要介绍图神经网络的基本概念和工作原理。
讨论图神经网络如何应用于油浸式变压器故障诊断的具体场景。
介绍transformer网络的基本原理
双分支graph-transformer（即一个分支是图卷积另外一个分支是graph-transformer）
做一些对比试验进行验证本算法的优点
对本章内容进行总结
小样本条件下的引言
小样本的学习原理
介绍图maml的方法和技术，并讨论如何通过调优进一步提高模型性能。
列出并解释用于评估模型性能的主要指标，如准确率、召回率等。
对本章内容进行总结
总结本研究的主要发现和成果。
指出研究过程中遇到的问题和不足之处。
提出未来研究的方向和可能的改进措施。