具备对负荷信息的感知功能是家庭能源路由器有效运行的必然要求。为了完善面向家庭能源路由器的负荷智能感知技术,本文利用非侵入式负荷监测技术实现家庭能源路由器的负荷智能感知功能,提出一种面向家庭能源路由器的非侵入式负荷智能感知技术。首先,研究非侵入式负荷智能感知理论基础与系统建模。在研究非侵入式负荷监测技术的理论基础上,构建家庭能源路由器非侵入式负荷智能感知系统模型并设计其工作流程。其次,研究基于累积和算法的事件检测方法。在将事件检测问题转化为变点检测问题的基础上,采用带滑动窗的双边累积和算法进行事件检测,能够根据负荷总电流有效值准确检测到事件发生的具体时刻及事件类型等重要信息。在实验验证与结果分析阶段,利用检测问题中的漏检率和误检率等评价指标对事件检测算法的性能进行量化评估。然后,研究负荷特征提取和降维方法。设计暂态特征和稳态特征相结合的特征提取方法,为负荷识别提供最具辨识的负荷特征。针对提取的特征维数过大的问题,设计基于主成分分析算法的特征降维方法,在降低分类任务的同时实现数据的可视化。最后,研究多决策融合的负荷识别方法。在权衡负荷识别准确率和算法计算开销的前提下,针对不同类型的负荷采取不同的识别决策,主要包括负荷聚类方法和电流曲线匹配方法。在实验验证与结果分析阶段,利用分类问题中的混淆矩阵、准确率、精确率、召回率和F1-score等评价指标对负荷识别算法的性能进行量化评估。收集整理其他同类算法的评价结果,与本文算法进行对比分析,结果证明本文算法较其他同类算法具有更高的负荷识别准确率,验证本文提出的面向家庭能源路由器的非侵入式负荷智能感知技术的可行性与有效性。本文的理论分析通过Python语言仿真及PLAID数据集得到验证。