非侵入式识别具备不干扰用户隐私、硬件成本较低等优势，在对于用户监测数据的分析方面具有优异的表现，可基于监测数据辨别敏感设备分布以了解用户对电能质量的特定需求，为供电公司制定服务策略提供数据支撑。为准确进行提取负荷特征，首先通过标准差偏离倍数算法定位了数据突变点，在监测数据中检测事件发生位置并提取出相应负荷特征。考虑到特征重合对于负荷识别的影响，引入设备电压暂降耐受特性差异，并结合多元特征构建负荷分解模型，通过记忆模拟退火算法实现了非侵入式负荷识别，基于设备状态变化概率以及特征重合负荷分离情况给出了识别结果的接受概率。