本发明涉及一种基于因子隐马尔可夫模型的工业负荷分解方法，包括以下步骤：步骤1、基于FHMM建立工业负荷模型；步骤2、对应用场景的数据进行分析，对步骤1基于FHMM建立的工业负荷模型进行改进；步骤3、使用EM算法对负荷总的有功数据进行训练，估计步骤2中所建立的改进后的基于FHMM建立的工业负荷模型的参数；步骤4、基于步骤3所得的基于FHMM的工业负荷参数模型，利用Viterbi算法求解负荷状态估计问题，得到负荷的工作运行状态序列；步骤5、得到步骤4的负荷的工作运行状态序列之后，对每个负荷的输出有功序列进行估计。本发明能够解决工业负荷状态识别和电量精确估计的问题。