当前受供给侧结构性改革和环境治理不断推进的影响，钢铁、有色等传统高耗能行业的“去产能”“环保治理”等行动不断加大力度，由于缺乏有效的监测手段，在实际执行中往往存在不到位的情况。本文以钢铁行业为例，基于钢铁企业用电负荷大数据构建非侵入式监测方法，通过小波包分解和快速傅里叶分解结合，分解出主要生产工艺的负荷曲线，实现对炼铁、炼钢、轧钢主要工艺的有效监测。同时，利用典型环节用电量测算企业钢铁产量，通过与实际产量对比，为监管钢铁等重点工业用户去产能实施提供技术手段。

杨用春:华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，工学博士，研究方向为工业用户非侵入式监测、电能质量分析与控制、电力电子技术在电力系统中的应用。

卜飞飞:工学硕士，国网河南省电力公司经济技术研究院高级工程师，研究方向为能源大数据及网络安全。

郑雅楠:国家发展和改革委员会能源研究所可再生能源发展中心高级工程师，工学博士，研究方向为电力系统规划、可再生能源并网消纳、电力经济预测预警。