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数据驱动的虚拟电厂与医学影像的深度学习技术

前言

虚拟电厂是由多个分布式能源和负荷管理系统组成的智能化能源管理平台，其核心任务是对分布式能源进行协同调度，以最大限度地提高能源的使用效率。在虚拟电厂的运营中，负荷预测是一个关键环节。通过准确预测负荷变化，虚拟电厂可以优化电能分配，降低能源浪费，提升电网的稳定性。传统负荷预测方法往往依赖于历史数据的回归分析，无法有效应对复杂和动态的负荷波动，特别是在面对大规模分布式能源参与时，负荷预测的精度显得尤为重要。

医学影像数据的处理通常需要大量的计算资源，如图像重建、图像分析、三维建模等。这些过程通常需要强