家居负荷的识别及其用电监测不仅能实现家居用电精细化测量和管理,还能根据用电控制策略优化用电行为并保护家庭安全。传统的负荷识别采用入户监测方法,成本高且实现复杂,而非入户家居负荷识别安装及维护成本较低,可大规模部署且适合在线监测。论文首先针对目前非入户家居负荷识别率较低、缺乏负荷识别算法验证等问题,设计了非入户家居负荷识别实验平台。该平台采用模块化设计思想,分别设计了信号采集模块、负荷识别模块和电源模块,信号采集模块由单相计量芯片及其电压电流采样外围电路组成,可实现入户电流和电压的测量,负荷识别模块由微处理器、WIFI模块、WIFI路由器和本地服务器组成,可在此模块编写和验证负荷识别算法、存储用电数据等。论文接着提取与分析了常见家居负荷稳态特征参数,并建立了用于负荷识别的特征数据库,提出了基于总有功功率改变量阈值的事件检测算法,实现了对负荷启停事件以及负荷状态改变事件的检测,同时通过级联过滤与KNN算法结合的负荷识别算法,实现了负荷的有效识别,此外还建立了用于存储和管理用电数据的MySQL数据库,搭建了基于TCP/IP协议的客户端与服务器端分层通信模型,并设计了实验平台的主界面、电能数据显示界面以及负荷通断信息查询界面。最后,本文利用搭建的非入户家居负荷识别实验平台,对所提负荷识别算法进行验证,用于监测电饭锅、白炽灯、日光灯、电磁炉、加湿器等常见家居负荷。实验结果表明该实验平台可实时监测实验室模拟的家居负荷用电情况,并准确识别家居负荷的通断情况,验证了设计的可行性与正确性。