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研究意义：
随着全球能源互联网和智能电网的快速发展，用户侧电能精细化管理成为电网需求侧建设的关键。非侵入式负荷监测技术仅通过在总线处安装监测设备对电压、电流等聚合数据进行深度解析，实现对内部各用电设备运行状态及能耗的精准感知，成为实现智慧用电、需求侧响应及负荷预测的核心技术。非侵入式负荷监测技术在节能减排领域，通过对设备进行精细化监测实现设备健康管理与预测性维护，通过合理调度实现节能；在运维安全领域，通过捕捉到正常负载中夹杂的微弱谐波畸变，实现电气安全监测与防火预警；在电网需求响应领域，通过聚合可调控负荷，实现主配协同，支撑电网运行安全。
研究内容：
1) 高频特征提取与信号处理技术
2) 能量分解技术
3) 迁移学习泛化应用技术
4) 能耗优化与用电行为分析技术
成果情况：
1) 已在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》等国际顶级期刊及会议发表论文10余篇。
2) 相关研究成果开展智慧家庭能源管理系统（HEMS）及电气火灾故障检测相关应用。
