i-CCG算法是对传统CC&G算法的改进，旨在解决大规模或复杂模型求解速度慢的问题，通过牺牲部分求解精度换取更快的收敛速度，同时保证最终结果收敛于最优解。算法背景：自2013年CC&G算法提出后，相关研究多集中于应用领域，算法本身改进较少。电气专业学生在研究源荷不确定性时需掌握该算法，但传统CC&G在处理大规模或复杂模型时存在求解速度慢的问题。i-CCG算法于2023年提出，通过引入不精确求解变量和迭代参数设置，显著提升了求解效率。CC&G算法优势：求解效率高：相较于Benders分解，CC&G算法能在较少迭代次数内收敛。原因包括：严格辨识场景以缩减搜索域；保持主问题原始模型架构，减少计算量。适用性广：适用于第三层仅包含连续变量的两阶段鲁棒优化调度模型（min-max-min形式），通过强对偶理论或KKT条件将子问题等效为单层max问题。i-CCG算法改进点：目的：解决传统CCG算法在大规模或复杂模型中求解速度慢的问题，通过牺牲部分求解精度换取更快的收敛速度。算法步骤：初始阶段：设置emp值以牺牲求解精度，快速获得初始解。迭代过程：引入不精确求解变量（相当于增加缓冲层），识别求解状态，并根据不同状态进入不同循环阶段。收敛条件：通过迭代参数设置和求解步骤，保证最终结果收敛于最优解。结果对比：以6节点电网两阶段鲁棒优化调度为例，i-CCG算法的收敛曲线明显优于传统CCG算法。实际程序求解时间显示，i-CCG算法求解速度更快，性能更优。应用前景：i-CCG算法为求解两阶段鲁棒优化问题提供了新的思路，尤其适用于大规模或复杂模型。使用该算法建模型、求解、对比分析和增加小的改动，可提高文章的创新性，解决发表文章难的问题。