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MapReduce与深度学习融合下的负荷分析与预测：理论、方法与实践.docx

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    MapReduce与深度学习融合下的负荷分析与预测：理论、方法与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，各个领域都面临着海量数据的处理与分析挑战。在电力系统领域，随着智能电网的快速发展以及用户用电行为的日益复杂，电力负荷数据规模不断扩大，其复杂性和多样性也显著增加。准确的负荷分析与预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及资源优化配置至关重要。

    传统的负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在面对简单数据和特定场景时具有一定的有效性，但在处理大规模、高维度且非线性的现代负荷数据时，往往表现出局限性，难以准确捕捉负荷变化的复杂规律。随着机器学习和人工智能技术

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