非侵入式负荷监测技术作为智能电网的一个重要发展方向,在电力公司与居民用户之间建立起通信桥梁,实现了两者的友好互动,并在提升电力系统的安全性、可靠性和稳定性方面具有显著作用。但是随着科技的不断进步,家电负荷的种类层出不穷,给非侵入式负荷辨识带来了困难,特别是在辨识相似特性的负荷时,常常出现误判现象,从而降低了辨识准确率。并且在检测家电负荷投切事件时,存在定位时间精度不高问题,不能灵活的用于大多数的负荷投切事件检测。实现非侵入式负荷监测的一般流程是:采集原始数据、数据预处理、负荷事件检测、特征提取、负荷特征数据库和负荷辨识。本文结合该监测流程并针对上述问题,以常见的家用电器为研究对象,对非侵入式负荷监测技术展开了研究工作,具体内容如下:1.本文首先讨论了家电负荷特征的分类,说明各特征参数的计算方法,并研究了非侵入式负荷监测的实现原理。在采集原始数据阶段,本文详细搭建起非侵入式家电负荷数据采集平台,选择具有代表性的家电负荷,分别采集单负荷和混合负荷的电压、电流数据,并比较家电负荷的运行特性,说明负荷辨识的可行性。2.在数据预处理阶段,本文运用小波变换的方法对原始电流数据进行去噪处理,通过比较去噪后的效果,选择出去噪性能较好的小波函数。在负荷投切事件检测阶段,为了提高定位时间精度,本文提出一种基于改进的小波细节系数比值的负荷投切检测方法,并与传统的基于电流、有功功率比的事件检测方法进行对比。实验表明,本方法有效解决了时间窗长度的选择问题,并且具有更高的定位时间精度。3.在特征提取阶段,针对家电负荷辨识准确率低问题,本文在提取传统负荷特征的基础上,将小波稳态特征和小波暂态特征引入负荷辨识特征量中,并建立起5种家电负荷的特征数据库。在负荷辨识阶段,本文详细研究了基于多分类支持向量机的负荷辨识算法,设计出非侵入式家电负荷辨识流程。通过基于不同特征参数的负荷辨识实验对比,说明了小波特征的提取,能够增加负荷之间的可辨识度,有效提高非侵入式家电负荷辨识的准确率。