O monitoramento não intrusivo de cargas é de grande importância pela sua praticidade e baixo custo na instalação e manutenção dos equipamentos de monitoração. No entanto, possui maior imprecisão e dificuldade de implementação em relação ao monitoramento intrusivo. Visando isso, grandes esforços vem sendo feitos para melhorarem os algoritmos e técnicas via software para que consigamos a maior fidelidade e velocidade possível na monitoração. Este trabalho propõe uma técnica para treinamento usando clusterização e técnicas de programação inteira para monitoramento em tempo real de cargas residências, a qual em grande parte podem ser modeladas como máquinas de estado finitos