1.一种居民用电负荷的非侵入分解方法，其特征在于，包括：

通过普通智能电表采集用户预设时间内的总负荷有功功率时序信号作为待分解信号，并采集所述预设时间内各用电器单独运行时的有功功率时序信号作为先验信息；

利用总负荷时序信号相邻采样点差值对总负荷时序信号建立图结构；

利用各用电器单独运行信号的相邻采样点差值构建每个用电器的图信号的先验信息；

对于其中一个用电器，通过总负荷时序信号的图结构的加权邻接矩阵和用电器的图信号的先验信息，基于求图信号的全局平滑性函数最小值，来重构该用电器的图信号；

利用该用电器各工作状态对应的有功数据及状态持续时间，并结合该用电器规整后的图信号重构出该用电器的有功功率时序信号；

在总负荷时序信号中除去该用电器时序信号后，对上述过程进行循环操作，完成对剩余其他用电器的有功功率时序信号的重构。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过求解图信号的全局平滑度函数的最小值来重构用电器的图信号。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述预设时间内各用电器单独工作时的有功功率时序信号作为先验信息之后，还包括：对各用电器单独工作时的有功功率时序信号进行滤波，去掉非正常运行状态的信号波形，从用电器的有功功率时序信号中得到用电器的工作状态对应的有功数据和状态持续时间。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，用电器总数为C，M表示所有用电器的工作状态数据集，M集合中包含有M1、M2、M3…MC子集，分别表示各用电器工作状态集，子集Mi含有Mi1、Mi2、Mi3……Min元素，这些元素表示第i个用电器的n个工作状态所对应的有功功率数据。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，图结构表示为G＝(V,E,A)，该公式中V表示图中的节点数目，E表示各节点之间形成的边的集合，A表示边的加权邻接矩阵。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，采用高斯核函数来定义矩阵A的元素，加权邻接矩阵A的元素的表达式如下：其中，N为总负荷有功功率时序信号采样点总数，Δdi表示基于采样点i的相邻两采样点的差值，Δdj表示基于采样点j的相邻两采样点的差值，σ表示调节参数。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，Δdi的表达式如下：Δdi＝di-di-1,i∈N,d0＝0；

其中，di表示采样点i的有功功率数值。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，图信号的全局平滑度函数为ST*L*S；

其中，L表示总负荷信号的非标准化的图拉普拉斯矩阵，S表示用电器的图信号；

其中，当S(Q)＝-(A(Q×Q))-1*A(Q×K)*S(K)时，图信号的全局平滑度函数取得最小值，S(Q)(Q*Q) (Q*K)表示图信号S向量的后Q元素，A 为矩阵A的前Q*Q大小的子集，A 为矩阵A的前Q*K大小的子集，S(K)表示图信号S向量的前K元素。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对该用电器的图信号数值进行规整以满足定义要求，再以该用电器的工作状态数据集Mi、规整后的图信号以及对应的各工作状态的持续时间，重构出该用电器的有功功率时序信号。