随着科技的飞速发展,人们对电力系统提出了新的要求。传统的用电方式存在损耗大,安全性低和排查难度大等特点,由此产生的问题日益严峻。而在物联网技术和人工智能的大背景下,为了实现能源的科学性应用,需要建立一套智能的电负荷监测系统。传统的电负荷监测系统侧重于用电入口处的功率信息,而忽视了功率信息与电负荷种类之间的关联信息。而且,功率信息往往掌握在电力公司手中,而场地中电负荷的用电信息对个人用户来说还较为匮乏。本文旨在建立“电力入口位置、电负荷种类、电负荷实时功率、远程控制”四者的关联管理系统,为电力公司和个人用户提供基于物联网的电负荷实时在线监测系统。本文的主要研究工作如下:(1)整体方案设计。基于物联网的电负荷监测系统由非侵入式硬件节点、云服务器和客户端软件三部分组成。非侵入式硬件节点通过Wi-Fi连接云服务器,通过TCP/IP协议传输功率信息和控制指令;云服务器负责数据的处理和指令的转发,包括电负荷识别算法的执行、向客户端转发功率数据和电负荷运行状态、向非侵入式硬件节点转发开关控制指令和功率阈值;客户端软件提供用户界面,方便用户对各电力入口的电负荷实现监测与控制。(2)硬件节点设计。系统的硬件电路设计包括电源管理电路(隔离式AC-DC转换电路、非隔离式AC-DC转换电路和DC-DC转换电路)、功率计量电路、光耦隔离电路、继电器电路和Wi-Fi电路。硬件节点加装在电力入口处,将交流市电转换为直流电后为节点电路供电。功率计量电路负责采样电负荷的工作电流,计算电功率并通过Wi-Fi电路上传至云服务器。功率计量过程中需要测量脉冲信号的频率,本文提出“移相法”消除测频计数器的±1个计数值误差,且不需要额外的时间成本,提高频率刷新速度。(3)研究了基于暂态和稳态特征的电负荷识别技术,然后设计出一种基于PCA和KNN的电负荷识别方法,该方法具有运算量小,准确率高的特点。(4)软件设计。此部分包括硬件节点上单片机的软件设计、云端服务器的软件设计和客户端的软件设计。(5)电负荷监测系统的实现与测试。完成了频率测量精度与电量统计实验、负荷识别精度实验,对八种常用的家用电负荷进行数据采集与训练,并给出识别结果与准确率,验证了该系统的有效性。