非侵入式负载监测实现了对设备级能耗的态势感知，而无需安装特定于设备的传感器。它已经研究了30多年，深度学习方法是最先进的解决方案。然而，目前的工作主要集中在住宅场景上，从电器类型的角度来看，工业负荷分解是一个更具挑战性的问题，研究较少。然而，工业负荷在节能以及减缓和适应气候变化方面发挥着重要作用。因此，本文重点研究了工业非侵入性负荷监测问题，并提出了一种基于物理信息的时间感知神经网络方法。本文考虑了工业负荷的多个特征，并利用它们之间的物理关系来显式地改进学习过程。此外，还提出了一种二维卷积层来对时间戳进行编码以进行特征增强。对10台电器的真实工业数据进行实验将验证所提出方法的有效性。
