1.一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：所述基于非侵入式负荷监测的安全防护方法包括以下步骤：步骤一、建立样本库，所述样本库存储有用电器的负荷特征信息，所述负荷特征信息包括处理得到的单个用电器在单独工作和组合工作下的关于工作频率、电流、谐波、电压的特征匹配公式及功率峰值；步骤二、用电信息采集，包括采集用户总电源入口处的用户负荷信息，处理得到单个用电器的采集特征信息，所述采集特征信息包括工作频率、电流、谐波、电压及实时功率的特征值；步骤三、用电器识别及工作状态识别，包括将采集得到的特征值应用特征匹配公式进行匹配，实现用电器识别和工作状态识别；步骤四、安全用电判断，将实时功率与样本库中的对应的用电器的功率峰值进行对比，当实时功率超出功率峰值时，通知主站和/或用户；特征匹配公式为：P=Ax 4 +By 3 +Cz 2 +Dt+T；其中，x为工作频率的特征值；y为电流的特征值；z为谐波的特征值；t为电压的特征值；P、A、B、C、D、T为单个用电器在单独工作或某一组合工作下的常数。
2.根据权利要求1所述的一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：所述样本库中存储的负荷特征信息这样得到：获取各单个用电器和各用电器组合的电气波形，对单个用电器进行特征提取，对用电器组合的电气波形进行波形分离，特征提取，以单个用电器提取的特征值为参照的基准值，对单个用电器和用电器组合的特征值进行处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：对单个用电器和用电器组合的特征值处理的步骤包括：S103、通过机器学习构建用电器特征匹配公式，将特征值代入匹配公式进行匹配，识别实际用电器和工作状态；S104、识别成功后，返回识别结果，进行识别准确性判断，校正特征匹配公式，获得更加准确的结果。
4.根据权利要求2所述的一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：步骤一包括：S101、录制用户侧各单个用电器和各用电器组合的正常工作波形；S102、将录制的正常工作波形通过设置二进制形式导出并进行波形信息处理，得到单个用电器在单独工作和组合工作下的工作频率、电流、谐波、电压的特征值及功率峰值。
5.根据权利要求4所述的一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：S101中，通过使用录波仪，结合用电器应用场景，选择合适的电压、电流、采样频率，将单个或用电器组合打开正常工作，录制用电器一段时间的波形。
6.根据权利要求4所述的一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：S102中，波形信息处理方式包括模式分割、模式分类、特征提取，其中，特征提取采用机器学习，暂态方式进行。
7.根据权利要求1所述的一种基于非侵入式负荷监测的安全防护方法，其特征在于：所述工作状态分为开始阶段、持续阶段、结束阶段三个阶段，阶段的识别通过匹配电流峰值实现。
8.一种样本库建立方法，用于非侵入式负荷监测，其特征在于：所述样本库建立方法包括：S101、录制用户侧各单个用电器和各用电器组合的正常工作波形；S102、将录制的正常工作波形通过设置二进制形式导出并进行波形信息处理，得到单个用电器在单独工作和组合工作下的工作频率、电流、谐波、电压的特征值及功率峰值；S103、通过机器学习构建用电器特征匹配公式，将特征值代入匹配公式进行匹配，识别实际用电器和工作状态；S104、识别成功后，返回识别结果，进行识别准确性判断，校正特征匹配公式，获得更加准确的结果；特征匹配公式为：P=Ax 4 +By 3 +Cz 2 +Dt+T；其中，x为工作频率的特征值；y为电流的特征值；z为谐波的特征值；t为电压的特征值；P、A、B、C、D、T为单个用电器在单独工作或某一组合工作下的常数。
