随着智能电网的快速发展,对电力系统负荷监测的智能化要求也越来越高。目前的监测手段大都是侵入式的,即针对系统内的每类负荷都进行单独监测,这种监测方式需要大量的硬件设备,在采购、安装、维护时都会耗费大量成本,又因为每个检测设备都是一个数据源,因此在负荷较多时,数据处理和分析都将变得比较困难,针对以上问题,非侵入式负荷分解应运而生。非侵入式负荷分解是指仅在电力系统的总端安装监测装置,通过采集总端的电气参数,分析得到系统内各类负荷的含量和状态,变相实现对系统内每类负荷的状态监测。目前的非侵入式负荷分解研究仍处于起步阶段,尚未形成完备的体系和成熟的算法,为此,本文针对小型局域电力系统的稳态和暂态过程,对非侵入式负荷分解进行了综合探究,完善了分解流程,提出了一系列兼具鲁棒性和完备性的分解算法,并结合大量实测数据进行了算例验证,主要成果如下：(1)建立了完善的稳态电流分解模型及其改进形式,并基于此模型提出了稳态电流分解算法,通过实测算例的验证表明,该算法能通过求解系统总端测量的电流信号,得到系统内各类负荷的含量和状态,从而实现稳态过程的非侵入式负荷分解。最后提出了两种基于稳态分解算法的推广应用。(2)针对电力系统的暂态过程,提出了暂态过程的检测、分离、特征提取、特征空间降维、暂态判别、判别结果验证等一系列算法,通过大量实测算例分析表明,该算法流程能够有效检测系统发生的线性可分的暂态过程,并判定什么负荷发生了暂态过程,发生了什么种类的暂态过程,即实现了暂态过程的非侵入式负荷分解。(3)针对线性不可分的暂态过程,本文借鉴了模式识别理论中的空间升维思想,将暂态过程的特征空间升至更高维度,在高维空间对其进行线性判别,最后提出了一种高效率算法,通过算例分析表明,该算法能够有效判别线性不可分的暂态过程,且具有较高的运算效率,其与线性可分的暂态过程分解算法一起,共同构成了暂态过程非侵入式负荷分解的完备算法。