研究基于故障信号细节分解的变电站二次回路故障定位技术。采集智能变电站二次回路故障信号并进行预处理，将预处理后的信号特征运用互补集合经验模态分解算法再次进行信号处理，从而得到有效IMF分块；利用分块划分算法，完成故障特征细节信号分解；运用功率谱密度分析和加窗处理，得到故障信号的功率谱密度曲线，通过计算曲线的峰值位置，确定故障点的具体位置，从而完成二次回路故障定位。试验结果表明：运用提取到的转动频率与实际频率进行计算，得到实际故障频率的相对误差在合理范围之内；故障定位结果符合实际。利用功率谱密度对分解后的模态分块进行定位转化，使定位谱图中的故障反射峰更加显著，提高了故障的定位精准度。