非侵入式电力负荷功率分解技术仅通过分析用户出口处的量测数据便可将负荷总功率分配给各主要成分电器,这种精细到户内设备的用电信息在电力公司优化电网的规划、运行与管理,电力用户节省耗电量和电费,及全社会把提高生态文明意识付诸实践等方面具有重要意义。目前,同“事件法”相比,“分解法”对系统计算资源的要求更低,但分解准确率较差。对此本文围绕分解法开展了相应的研究,取得了如下成果:1)负荷建模:提出了一种应用均值漂移聚类算法的背景负荷建模与去除的方法,能够避免构成背景负荷的电器的功率被错误地分配给其他电器,从而提高了分解准确性。对于所述其他电器,采用聚类分析算法构建其稳态功率特征模板,减少了负荷建模所需的人工。2)实时分解:首次引入无功功率构建多特征实时分解模型,在最优化目标函数中考虑电力负荷成分电器稀疏性和电器设备工作状态转换稀疏性,采用改进的离散猴群算法进行求解,提高了分解准确性。提出了一种简单的工作状态修正和用电功率分配方法,进一步优化了工作状态辨识和用电功率估计结果。在公开数据集上与新近研究成果的对比测试表明,本文方法能够有效提高电力负荷实时分解的准确性。