本发明公开了一种基于压缩感知和图卷积神经网络的宽频振荡扰动源定位方法，包括离线训练和在线定位两个环节；离线训练环节中，利用实际系统的量测数据或基于算例仿真，得到次/超同步宽频振荡模式下的电气量，构建宽频振荡离线样本库；采用压缩感知对离线样本库中的电气量进行编码压缩，得到训练集和测试集；采用训练集对构建的GCN定位模型进行训练学习，直到测试集达到目标定位精度，得到宽频振荡定位模型。在线定位环节中，子站采集电气量数据并用压缩感知技术压缩编码；将子站数据上传至主站；在主站将特征矩阵和系统邻接矩阵输入到训练好的GCN定位模型中，输出得到振荡源位置。本发明的方法对适用于多种运行条件下的宽频振荡扰动源定位。