81、C 异步编程与内存效率优化

C# 异步编程与内存效率优化

1. 异步编程中的异常处理

在异步编程中,异常处理是一个重要的方面。当使用 await 关键字时,它会从 AggregateException 中提取第一个异常并重新抛出。这在操作只会产生单个失败时很方便,能节省处理聚合异常的额外代码。

例如, Task.WhenAll 方法会接收一组任务,并返回一个只有在所有子任务都完成时才完成的单一任务。如果其中一些任务失败,会得到一个包含多个错误的 AggregateException 。当使用 await 处理这样的操作时,它只会抛出第一个异常。

static async Task CatchAll(Task[] ts)
{ 
    try 
    { 
        var t = Task.WhenAll(ts); 
        await t.ConfigureAwait(false);
        t.Wait(); 
    }
    catch (AggregateException all) 
    { 
        Console.WriteLine(all); 
    }
}

上述代码展示了一种处理多个任务异常的方法。它先使用 await 利用异步 C# 方法的高效性,再使用 .NET 8.0 的新特性,若任务出错不抛出异常。调用 Wait 方法会在有失败情况时抛

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值