待验证70% 置信事实时间未知
支持非侵入式负载识别（NILM）的App通过总电表电流波形自动识别电器类型，无需给每个电器装插座，但对同功率段电器（如两台冰箱）识别易混淆，识别准确率通常在70-90%区间
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来源数
70%
置信度
中期 (~90 天)
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-
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相关事实
待验证支持负载识别（NILM/非侵入式监测）的网关可通过总回路波形反推部分电器用电，但准确率对多台相似电器场景较低，仍需分回路CT才能精准到每一路78% 相似待验证选择带分路计量的排插时，需确认每个插孔均有独立电流传感器，标称'总功率监测'的产品往往只统计总耗电无法定位单个设备功耗，识别方法是看App是否能显示每个插孔的独立瓦数76% 相似待验证选用电监测方案要先确认电表类型：单相入户用智能插座或分路模块即可，三相入户（大功率空调/商用）必须选支持三相计量的硬件，否则数据严重失真75% 相似待验证搭建耗电监测方案：选带高精度计量的智能插座→接入支持数据导出的生态（如米家/Home Assistant）→为各电器命名分类→通过历史曲线定位待机功耗大户，可精确到单设备度电统计68% 相似待验证需要监测电费或判断电器是否工作（如远程确认电饭煲已加热）必须选带能耗监测（计量功能）的型号，普通智能插座只能开关不能读取实时功率68% 相似
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