能源短缺问题严重阻碍了中国经济与社会的健康发展,而电力生产是主要的用能领域。为了有效提高能源利用率,降低能源消耗,发展智能电网是中国电网未来的目标和方向。智能用电是智能电网的关键组成部分,其围绕智能化服务理念建设,不仅能极大地满足用户的电力需求,还能使资源配置得到优化。智能用电使用户与电力系统之间的联系更加紧密,这有助于促进用户参与电力系统的运行和管理。通过智能用电获取用户的用电信息,供电公司可以了解整个地区的用电规律,进而制定出更加经济、节能的发电和输配电方案。此外,用户获取自身详细的用电信息后,可自觉减少不必要的电能消耗,有利于提高用户节能减排意识。负荷分解是提供详细用电信息的主要途径,因此成为了智能用电发展中的一个重要环节。负荷分解器应具有准确、廉价、低功耗的特点。本文根据实际需求,面向家庭用户提出一种非侵入式负荷分解方法,该方法基于隐马尔可夫模型和Viterbi算法。通过收集和分析用户用电数据获得用户的用电规律,以便创建隐马尔可夫模型。由于模型中的矩阵具有很强的稀疏性,采用数据压缩算法降低数据量,并采用对应的数据查询算法从压缩后的数据中读取计算所需的数据。此外,为了避免分解过程中不必要的计算,改进了 Viterbi算法。改进的Viterbi算法可进一步提高计算效率,降低分解器的能耗。最后,结合当前时刻各组合状态出现的概率及总功率估算的精确度,推断出当前家庭内部各负荷所处的运行状态。在分解器性能评估方面,当前的评估方法容易产生识别精确度虚高的问题。本文以负荷状态投切事件为切入点,通过计量分解器是否能够准确跟踪状态投切事件来评估识别精确度的虚高程度。该方法有助于更加全面的分析分解算法的特点和适用范围。