Non-intrusive load monitoring (NILM) refers to a set of statistical methods for inferring information about a household from its electricity load curve, without adding any additional sensor. The aim of this master thesis is to adapt NILM techniques for the assessment of the efficiency of retrofitting work to provide a first version of a retrofitting assessment tool. Two models are developed: a model corresponding to a constrained optimization problem, and a hierarchical Bayesian mixture model. These models are tested on a set of houses that have electric heating (which are the main target of retrofitting work). These models offer a satisfactory accuracy retrofitting assessment for about half of the houses. / Non-intrusive load monitoring (NILM) består av en uppsättning statistiska metoder för att härleda information om ett hushåll från belastningskurvan i bostaden, utan att lägga till ytterligare sensorer. Syftet med detta examensarbete är att anpassa NILM-teknikerna till utvärdering av energieffektivitet i energibyggnader och för att föreslå en första version av ett verktyg för utvärdering av effektiviteten i renoveringsarbeten. Två modeller föreslås: en modell som motsvarar ett begränsat optimeringsproblem och en hierarkisk Bayesiansk blandningsmodell. Modellerna testas på en uppsättning med elvärme (som är huvudmålet för renoveringsarbeten). De utvecklade modellerna gör det möjligt att upprå en tillfredsställande noggrannhet vid utvärderingen av arbeten för ungefär hälften av husen.