本发明提供一种非侵入式负荷分解方法及装置。所述方法包括以下步骤：确定每个被监测负荷的状态数量；基于每个负荷的状态建立单个负荷的隐马尔可夫模型HMM；建立由独立的单个负荷的HMM模型组成的总负荷的因子隐马尔可夫模型FHMM；基于总负荷的FHMM模型及总负荷各个观测时刻的有功功率，求解每个负荷各个观测时刻的状态及有功功率。本发明实现了非侵入负荷分解。由于FHMM模型由多个相互独立的HMM组成，属于无监督学习算法，无需单个负荷的数据进行训练，减少了人工干预，增强了实用性。本发明通过将有功功率作为总负荷的观测数据，使每条HMM的输出经线性叠加得到FHMM的输出，简单化了负荷分解方法。