随着智能配电网的快速发展，网络化电能质量监测系统(Network Power Quality MonitoringSystem，NPQMS)已成为其高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure，AMI)中的重要组成部分。电能质量扰动源(Power Quality Disturbance Source，PQDS)的快速、准确定位作为NPQMS的核心功能之一，是电力管理部门尽快查明扰动原因、明确责任、排除扰动源、采取合理改善措施，从而保证系统电能质量满足用户需求的前提和基础。　　本文针对以往PQDS定位算法精度易受干扰、容错性不强等问题，提出基于小波变换和信息融合技术的PQDS定位，主要工作如下：　　1)基于扰动信号奇异点检测原理，采用小波多分辨率分析检测扰动源的突变点，识别扰动发生的起止时间，实现扰动源的时间定位。　　2)构建影响扰动方向判别可靠性的表征扰动信号强弱的信度因子、表征状态估计影响的信度因子、表征扰动能量波动特征的信度因子。　　3)采用 D-S组合规则融合不同证据源获得的扰动方向判别可信度矩阵，得到综合的扰动方向判别结果。　　4)基于证据一致性准则实现扰动源定位结果准确性的评估，并在分布式电源(Distributed Generators，DG)接入的情况下，构建表征DG接入的校核函数对定位结果的正确性进行二次校核。　　5)为测试算法的适应性和有效性，在基于MATLAB/Simulink平台模拟仿真3种不同原因引起的电压暂将扰动事件，包括单相接地、电容器投切、大容量感应电机启动，并运用本文所提算法对其定位。　　仿真结果表明，本文提出的基于证据融合的PQDS定位算法，在多处电能质量监测(powerquality monitoring，PQM)误判的情况下，仍能对不同类型扰动源位置做出准确的判断，且算法不仅针对定位结果的准确性进行了评估，并引入表征DG接入的校核因子对定位结果进行校核，尽可能地保证定位的正确性，有效地提高了算法的容错性。