本发明公开了一种基于负荷电力指纹特征的非侵入式负荷识别方法，它包括步骤1、采集负荷的电力指纹特征数据；步骤2、对特征数据进行规范化处理，将处理后的数据划分为训练集和验证集；步骤3、将训练集数据转化为输入矩阵，建立并训练基于注意机制的卷积神经网络；步骤4、通过验证集判断模型的准确性；步骤5、将用户数据用于识别测试；解决了现有技术的负荷识别方法存在的不能应用到整个电力设备，尤其是它不能对分布式发电和储能设备进行有效识别，存在应用场景和业务场景不广泛等技术问题。