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深度洞察：深度学习在用电负荷模式识别中的可解释性方法探索
一、引言
1.1研究背景与意义
随着全球能源需求的持续增长和电力系统的日益复杂，准确的用电负荷模式识别对于电力系统的高效运行、能源管理和可持续发展至关重要。传统的用电负荷模式识别方法在面对复杂多变的负荷数据时，往往表现出局限性，难以满足现代电力系统的需求。深度学习作为一种强大的机器学习技术，凭借其出色的特征学习和模式识别能力，在用电负荷模式识别领域取得了显著的成果，为解决这一问题提供了新的途径。
深度学习模型能够自动从大量的历史用电负荷数据中学习复杂的模式和特征，无需人工手动提取特征，大大提高了识别的准确性和效率。然而，深度学习模型在
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