一种基于数据挖掘技术的非侵入式负荷辨识方法以及装置，该方法包括以下步骤：获取负荷特征的样本数据集；进行预处理操作；对预处理后的样本数据集进行特征选择，重新组建样本数据集；基于重新组建的样本数据集以CART树为弱分类器建立随机森林模型，并保留各CART树的划分属性及其属性值来形成模型参数库；对于需要分析的一段时间电压电流的波形数据，根据模型参数库进行负荷辨识，得到该段时间内负荷比例构成情况。本发明使用数据预处理、特征选择、随机森林模型等数据挖掘技术充分对电网末端各时间点负荷进行辨识，能够精确得出一段时间内的负荷比例构成，能够对电网未来供电和工厂大设备电器的能效管理提供参考。