在實際運行中，應對負載的不確定性可以通過引入風險度量來實現，例如使用條件風險值（CVaR）或風險值（VaR）。這些風險度量可以幫助系統運營商在制定負載削減決策時考慮潛在的負載波動，從而提高決策的健壯性。
具體而言，可以在優化模型中使用CVaR來計算在特定置信水平下的預期損失，這樣可以確保在最壞情況下仍能保持系統的穩定性。此外，通過模擬不同的負載情景，運營商可以生成多個樣本來訓練機器學習模型，從而提高模型對於負載變化的適應能力。這樣的做法不僅能夠提高負載削減決策的準確性，還能在面對不確定性時提供更為穩健的解決方案。