能源问题一直以来都是困扰人类生存发展的一大瓶颈,电能是应用最广泛的二次能源。随着居民生活水平的提高,城乡居民用电占全社会用电量的比重持续增长,开展针对城乡居民的用电负荷监测是一个非常有意义的研究方向。本文以居民家用电器为主要研究对象,研究了家用电器的信号形成机理,实现了单电器与多电器的特征提取和识别。本文的研究工作具体如下:第一,从家用电器的工作和组成原理出发,将各类电器模型等效为不同功能单元的组合。其次,将等效模型中的功能单元具体为实际元器件,借助Simulink仿真软件,搭建了各类别电器的信号模型。将仿真端口数据波形与实测数据波形进行比较,得出了各类别电器端口特性的数学模型,验证了模型的准确性。第二,在模型分析的基础上,分析了各类电器的典型稳态特征。针对实测电器数据中电流、电压同时测量但各样本采样起始相位不同的特点,设计相位对齐算法,保证了数据的统一性。针对稳态数据中存在的少量暂态过渡数据,设计了数据筛选方法。第三,考虑到不同特征间可能存在的冗余与冲突,即在众多特征中,具体电器最优特征的组合无法确定,本文采用基于遗传算法和支持向量机的特征选择算法对各电器进行识别,选择出了表征电器特性的最优特征组合。第四,针对多电器同时运行的识别问题,基于多电器电流的叠加原理,建立了多电器电流分解模型。根据实测多电器数据与估计数据得出了带约束的不相容方程组,建立了优化目标函数。本文采用量子遗传算法求解优化目标函数,实现了多电器组成的识别。