本发明提供了一种基于时间卷积神经网络的非侵入式居民用电负荷分解方法，包括如下步骤：1)采集电力负荷入口处的功率数据；2)对采集得到的数据集依次进行提取、扩充和归一化处理；3)构建时间卷积神经网络模型，利用步骤2)预处理后的数据对模型进行训练，自动提取负荷特征；4)利用训练后的时间卷积模型对待分解的负荷数据进行负荷分解，获取每个负荷的使用及消耗功率信息。本发明在保证扩张因果卷积能够完全覆盖整个序列的情况下，采用了较小输入序列长度，因此既能降低运算复杂度，又提高了分解精度。