两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

文献来源：摘要：充分发挥流域梯级水电的调节作用，实现梯级水光系统的互补联合发电是促进清洁能源消纳的重要途径。文中考虑光伏出力不确定性，以整体可消纳电量期望最大为目标，提出了梯级水光互补系统的短期优化调度模型。该模型以机组为最小调度单位，精细化建模了电站约束、机组约束以及电网约束，通过梯级负荷在电站和时段间的合理调配，挖掘梯级水电的电网供电支撑和光伏互补协调双重作用，提升互补系统整体消纳水平。

此外，当不确定性集是离散的和有限的，通过枚举集中每个场景的变量和约束，可以构造一个等效的整体优化公式[17]。然而，据我们所知，除了[21]中的工作外，还没有报道过在切割平面过程中使用这些变量和约束来解决两级RO问题的算法。相反，它在确定的场景的原始空间中动态地生成约束与资源决策变量，这与宾德斯-双过程背后的哲学非常不同。如[3]所示，即使是一个简单的两级RO问题也可能是np困难的。与现有的ben

由于随机规划方法寻求的是目标函数期望值最大/最小的解集，存在某种场景下决策不合理的风险，因此，文献[9]将随机规划和条件风险价值约束方法相结合，使得相应场景下的预期收 图1所示为典型的微电网结构，由可控分布式电源、可再生分布式电源、储能及本地负荷集成而成。本文构建了基于两阶段鲁棒优化的微电网经济调度模型，考虑微电网内可再生分布式电源和负荷的不确定性及储能、需求响应负荷和可控分布式电源等的协调控制，

节点连接关系（基于多篇文献综合）：典型拓扑图：含6条传输线（Line 1-2, 2-3, 3-4, 4-5, 2-4, 2-5）。使用 SimPowerSystems 模块库（Simulink扩展）搭建模型：结论：本文档基于IEEE 5节点标准系统，结合Simulink/SimPowerSystems工具，详述了潮流建模、计算及分析全流程，并依据国际规范制定了研究文档框架。用户可据此快速构建仿真模

它们大致可分为四类：基于滤波的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法和基于优化的方法。然而，这些方法的性能受到领域依赖性问题的限制，这一问题受到训练数据的数量和质量的影响，限制了它们的泛化能力。在优化过程中，我们将提出一种基于权重的检测策略，以实现高效的条纹噪声成分捕捉，并提出一种基于ADMM的加速策略，以实现快速的条纹噪声去除。尽管现有的基于优化的方法主要集中于增强视觉质量，但我们将提出一种基

文献来源：现有的能源系统往往都是单独规划、单独运行，导致能源利用率低,污染高"。如今﹐人们更多地研究如何把各独立供能系统进行协同优化,减少其环境污染的同时增加能源利用率及经济性能2]各类能源的大规模接入导致了能源系统往往无法兼顾经济性和环保性,优化运行的能力不够。因此如何优化综合能源系统,兼顾系统运行的经济性和环保性成为需要解决的问题[3。裴玮等[4,5]利用线性模型对电力、天然气、热力系统进行最