随着科技与经济的发展，电力系统的敏感负荷越来越多，用户对电能质量的要求也随之越来越高。电压跌落作为影响电能质量的重要问题，引起了人们的广泛关注。引起电压跌落的原因主要有短路故障、变压器投切以及感应电机启动等。准确辨识电压跌落扰动源的类型、准确定位电压跌落扰动源的位置对区域电网的优化、电网的安全稳定运行、电压跌落问题责任的划分具有重要的意义。　　本文首先分析了不同电压跌落扰动源作用下的电压跌落现象，提出一种基于经验模态分解能量熵与决策树算法结合的电压跌落扰动源辨识法。该方法先通过对不同电压跌落扰动源作用下的三相电压波形进行EMD（Empirical Mode Decomposition,经验模态分解，简称 EMD）分解，得到若干个 IMF（Intrinsic Mode Function,本征模函数，简称IMF）分量和一个残差分量，后求取A、B、C三相各自的 IMF分量的能量熵及其标准差，以此标准差作为特征量训练决策树。最后通过训练后的决策树算法实现电压跌落扰动源的辨识，仿真结果表明该方法的有效性和可行性。　　然后通过介绍和对比几种现有的电压跌落扰动源定位方法，分析了各个方法的特点和适用范围，提出了一种基于多个特征量的随机森林电压跌落扰动源定位方法。该方法综合考虑了电压跌落扰动源定位的几种不同方法，提取各方法所用的特征量，通过大量特征量训练随机森林分类器。最后用训练后的随机森林分类器实现电压跌落扰动源的定位，仿真结果表明了该方法具有可行性。