智能电网是未来电网的发展趋势,其具有坚强可靠、经济高效、清洁环保、透明开放、友好互动的特点。智能电表是建设智能电网里的关键一环,被广泛的应用于智能电网中。而负荷监测作为智能电表的高级测量系统中的重要组成部分之一,具有极高的研究价值。传统负荷监测方法为侵入式监测法,其主要是通过在居民用户的每个用电设备的插座上都安装相关传感器,利用传感器记录各个电器设备的使用情况,该方法的监测数据准确可靠,但是实施的设备和人工成本高,不利于大规模的推广应用。而非侵入式负荷监测只需实时监测居民家庭入口处的总电压、电流和总功耗等特征量,就能估计用户家庭内部特定家用电器的使用情况,并可以向居民住户提供实时的监测数据,让用户了解自己的用电习惯,包括使用的电器的种类、使用时间和能耗等,让用户自发的控制某些耗电量大电器的使用频率,实现有效和高效的节能。目前,国内的非侵入式负荷监测处于理论发展阶段,市场上缺少相关非侵入式负荷监测的成熟产品。本项目是与某智能电表公司合作,搭建了非侵入式负荷识别与验证实验室,并在深入研究了非侵入式负荷监测系统的基础上,设计了基于智能电表的多特征非侵入式负荷识别模块,该模块能够应用于国网新一代智能电表,并进行了实验室验证,结果表明识别效果较好。本文研究的主要内容如下:首先,根据电器运行的特性将负荷特征分为稳态特征和暂态特征,并深入研究实验室典型家用电器的负荷特征和提取方法,设计了非侵入式负荷识别模块的通信协议,并结合特征分析结果建立了非侵入式负荷识别的特征库。其次,对非侵入式负荷监测系统整体架构和各个关键技术进行了深入的研究。提出了基于暂态电流的事件探测算法,对负荷的投切过程进行检测。并在分析和介绍模板匹配、决策树和支持向量机的算法的基础上,提出了基于多特征的多层负荷识别算法模型。利用matlab仿真平台,将本文所提出的算法模型对实验室电器设备单负载识别和混合负载识别进行算法仿真,仿真结果表明本文提出的基于多特征的多层负荷识别算法具有较高的负荷识别准确率,负荷识别效果较好。最后,基于上述算法研究成果,选取了合适的ARM芯片进行了非侵入式负荷识别模块的硬件设计和软件设计,制作了非侵入式负荷模块的样板,并对负荷识别模块进行了数据采集、数据通信等的初步测试,为后续进行非侵入式负荷识别模块的算法移值和挂网测试奠定了基础。