本文提出的異質多任務學習圖神經網絡（MTL-GNN）方法具有良好的通用性，理論上可以應用於其他電力系統故障診斷任務，包括輸電線路故障診斷。具體原因如下：
模型架構的靈活性：MTL-GNN的架構設計使其能夠同時處理多種任務（如故障檢測、定位、分類等），這一特性可以輕鬆地適應不同類型的故障診斷需求。
特徵學習能力：圖神經網絡的特徵學習能力使其能夠有效捕捉電力系統中複雜的拓撲結構和信號特徵，這對於輸電線路的故障診斷同樣適用。
數據驅動的方法：該方法基於數據驅動的學習，能夠利用歷史故障數據進行訓練，這使得其在不同電力系統中具有良好的適應性。
解釋性和可視化：使用GNNExplainer等解釋性工具，可以幫助識別輸電線路故障診斷中的關鍵特徵，進一步提高模型的可用性和可靠性。
擴展性：該方法可以根據具體的輸電系統特徵進行調整和擴展，從而滿足不同系統的需求。
因此，MTL-GNN方法在輸電線路故障診斷中的應用潛力是相當大的，未來可以進一步進行實驗和驗證。