以石家庄市科技局科学研究与发展计划项目《多负载模式识别及安全用电》为背景，研究安全供电问题。主要针对人口密集场所，如批发市场、写字楼、学生公寓等。提出用电负载识别系统设计，该系统通过自动识别各类大功率负载，以减少供电系统故障和人为因素造成的火灾隐患以及火灾引起的人员生命财产损失。随着电子技术的发展，方便日常生活的用电设备（如微波炉、电磁炉、空调、热水壶等）种类急剧增加，其负载特性更为复杂。基于功率阈值法和功率因数法的负载识别算法已不能准确快速识别出新的负载类型。现有负载识别算法不能满足智能化供电系统负载识别要求。为适应智能化供电系统发展要求，提出了新的识别算法。文章分析了目前负载识别研究现状和存在的问题，提出功率因数和温度系数法判别出纯阻性负载和感性负载。针对经变压插座的热水壶，采用小波变换对信号畸变点检测的负载识别算法。用电负载经含有二极管或可控硅的变压插座后其电流波形出现畸变。电流信号经小波变换后，利用电流信号畸变点处小波变换模极大值随小波分解尺度j的变换关系，求出其特征值后可实现识别经二极管或可控硅的变压插座负载。针对常见非纯阻性负载，不同类型的负载电流波形相对于其基波正弦信号有不同失真度，且不同负载对其电流失真度贡献最大的谐波次数也不尽相同。文中所设计硬件系统在完成电流电压采样后，由软件程序对电流电压采样序列进行FFT变换，求出电流失真度和特征向量。依据特征向量和电流失真度识别出负载类型。采用TMS320F28335作为负载识别系统核心处理器。利用片上ADC模块实现数据采集。对采样最小系统电路、软件锁相、ADC模块软件设置、FFT的DSP实现做了详细介绍。通过对大量实时采样数据的MATLAB仿真，在误差允许范围内，所求的特征值、特征向量与失真度对负载类型的识别效果良好，可作为识别算法。