摘要
随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的非侵入式负荷分解技术在电力能源管理领域受到了广泛关注。
非侵入式负荷分解旨在仅利用总负荷数据识别单个电器的用电量和使用模式，为用户提供精细化的用能信息，促进节能减排。
长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，具有强大的时间序列数据处理能力，被广泛应用于非侵入式负荷分解领域。
本文首先介绍了非侵入式负荷分解和LSTM的基本概念，接着梳理了基于LSTM的非侵入式负荷分解技术的研究现状，包括数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估等方面。
然后，对现有研究方法进行了分类和对比分析，并对不同方法的优缺点和适用场景进行了讨论。
最后，总结了基于LSTM的非侵入式负荷分解技术的未来研究方向，旨在为该领域的进一步研究提供参考。
关键词：非侵入式负荷分解；长短期记忆网络；深度学习；电力能源管理；文献综述
#1.1非侵入式负荷分解非侵入式负荷分解（Non-intrusiveLoadMonitoring,NILM）是一种仅通过分析用户总电能消耗数据来识别单个家用电器用电量和使用模式的技术。
与需要在每个电器上安装传感器的侵入式方法相比，NILM具有成本低、易于部署和保护用户隐私等优点，因此近年来备受关注。
#1.2长短期记忆网络长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计目的是为了解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸问题。
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