Windows虚拟内存与pagefile.sys配置全解析：告别OOM崩溃
2026/9/19 11:30:18
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🔥 内容介绍
两阶段鲁棒优化的核心逻辑是将决策变量拆分为两类：第一阶段为“here-and-now”变量，在不确定性实现之前就必须做出的不可调整决策，比如储能日前容量配置、机组日前开机组合；第二阶段为“wait-and-see”变量，在观测到不确定性的实际取值后可灵活调整的补救决策，比如实时出力调整、柔性负荷响应。该框架天然适配风光荷不确定性下的电力系统调度，在保证方案最坏场景下仍严格满足所有运行约束的前提下，实现综合运行成本最优。
大M法是处理鲁棒优化中对偶变量、双线性项的核心线性化工具，通过引入足够大的常数M将逻辑约束、乘积项转化为标准混合整数线性约束，完全规避非线性规划求解的局部最优问题；C&CG（列与约束生成）算法是当前两阶段鲁棒优化的主流高效求解框架，通过主问题与子问题的交替迭代，将原本难以直接求解的大规模min-max-min三层优化问题，拆解为两个可高效调用商业求解器求解的子问题，相比传统Benders分解算法收敛速度提升40%以上。
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