数据集概述
本数据集基于Zenodo已有数据集扩展，提出考虑能源买家的能源成本优化方案，验证调度器在最大化利润同时最小化能源成本的能力。场景设定能源销售价值为购买价值的百分之五十，采用遗传算法执行两小时，优化权重中总成本设为1、机器占用偏差设为0。
文件详解
- Input_JSON_Energy_Cost_Energy_Selling_Optimization.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：能源成本优化（含能源销售）场景的输入数据文件
- Output_JSON_Energy_Cost_Energy_Selling_Optimization.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：能源成本优化（含能源销售）场景的输出数据文件
- Output_Statistics_Energy_Cost_Energy_Selling_Optimization.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：能源成本优化（含能源销售）场景的统计结果文件
数据来源
Zenodo平台（数据集链接：https://zenodo.org/record/4106746）
适用场景
- 制造业生产维护优化: 分析生产与维护联合调度对制造成本和能源成本的影响
- 需求响应策略研究: 评估制造业参与需求响应时的能源成本优化方案
- 能源交易模型验证: 验证能源销售价值设定对利润和成本的影响机制
- 遗传算法调度性能分析: 研究遗传算法在生产维护与能源成本联合优化中的应用效果
