本发明提出了一种基于智能电表数据的工业储能设备识别方法，利用非侵入式负荷监测技术进行储能系统的检测和容量识别，包括使用DTW算法评估用户电力消费模式的相似度，并结合k‑NN算法分析得分，以识别电力消费中的显著变化。还采用了高斯缩放和K‑S统计测试来验证检测结果的准确性。引入了基于BP神经网络的储能装置容量识别模型，并结合优化的粒子群算法实现实时在线识别。本发明能有效提高未经授权的储能设备的检测率，降低误报率和漏报率，准确识别储能设备容量。可以更有效地监控电网，确保电力资源合理分配和使用，支持智能电网的可持续发展，同时避免未授权设备带来的电网稳定性和安全性问题。