随着科学技术的发展和人们生活水平的提高,家用电器数量和种类越来越多,居民用电量占社会总用电量的比例也随之增大,电能节约也成为能源节约的重要组成部分。为了更好的描述各类负荷的特性,需要对常见的典型负荷进行数学建模以做进一步的研究。另外,研究表明将负荷侧用电信息反馈给用户后,居民负荷侧也会有较大的节能反应。家用负荷建模及辨识技术能够极大地帮助电力公司了解居民用户的负荷组成,用电习惯,及时对供电计划作出调整,同时更能帮助用户了解家庭用电信息,从用户侧实行合理用电,促进节能减排。首先,在负荷建模方面,对传统的负荷建模现状进行概述,介绍负荷建模的途径及方法,根据负荷特点,描述各类静态、动态负荷模型结构,总结负荷建模的意义及模型选择原则;在参数辨识算法的基础上,阐述最小二乘法的基本原理及改进算法——稳态约束加权最小二乘法,并给出应用此方法得到的常见典型负荷的数学模型。不同类型的负荷在投切等暂态响应过程中,由于其特性不同,通常会表现出独特的特征信息。为对负荷暂态事件进行监测,本文应用一种基于滑动双边窗的累积和(CUSUM)的算法实时监测居民家庭中负荷的开启、关闭等暂态事件的发生并予以记录。其次,基于负荷建模及暂态事件监测的研究基础,对非侵入式负荷辨识进行了研究,提出基于改进鸡群算法的非侵入式负荷辨识算法,设计了综合考虑稳态谐波电流和功率特征的正态分布度量函数作为适应度函数。实验结果表明,采用该算法进行非侵入式负荷监测可有效提高负荷辨识准确率,并具有广泛的适用性。最后,本文采用实验数据,建立了常见典型负荷的数学模型,并将其应用到MATALB仿真软件中进行居民家庭用电系统的仿真模拟,验证CUSUM算法暂态事件监测和基于改进鸡群算法的非侵入式负荷辨识算法对于实现的非侵入式监测居民家庭用电情况的应用效果。结果表明,非侵入式负荷监测系统能够准确监测负荷耗电信息,指导用户用电,对实现节能减耗有重要意义。