Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "Ludwig, Nicole",
2
  "author": "Ludwig, Nicole",
            
3
  "author_email": "",
3
  "author_email": "",
            
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
            
5
  "doi": "10.35097/1172",
5
  "doi": "10.35097/1172",
            
6
  "doi_date_published": "2023",
6
  "doi_date_published": "2023",
            
7
  "doi_publisher": "",
7
  "doi_publisher": "",
            
8
  "doi_status": "True",
8
  "doi_status": "True",
            
9
  "extra_authors": [
9
  "extra_authors": [
            
10
    {
10
    {
            
11
      "extra_author": "Barth, Lukas",
11
      "extra_author": "Barth, Lukas",
            
12
      "orcid": ""
12
      "orcid": ""
            
13
    },
13
    },
            
14
    {
14
    {
            
15
      "extra_author": "Wagner, Dorothea",
15
      "extra_author": "Wagner, Dorothea",
            
16
      "orcid": ""
16
      "orcid": ""
            
17
    },
17
    },
            
18
    {
18
    {
            
19
      "extra_author": "Hagenmeyer, Veit",
19
      "extra_author": "Hagenmeyer, Veit",
            
20
      "orcid": ""
20
      "orcid": ""
            
21
    }
21
    }
            
22
  ],
22
  ],
            
23
  "groups": [],
23
  "groups": [],
            
24
  "id": "1953a4aa-fba8-4063-b384-50a2095d6ab0",
24
  "id": "1953a4aa-fba8-4063-b384-50a2095d6ab0",
            
25
  "isopen": false,
25
  "isopen": false,
            
26
  "license_id": "CC BY 4.0 Attribution",
26
  "license_id": "CC BY 4.0 Attribution",
            
27
  "license_title": "CC BY 4.0 Attribution",
27
  "license_title": "CC BY 4.0 Attribution",
            
28
  "metadata_created": "2023-08-04T08:50:12.724987",
28
  "metadata_created": "2023-08-04T08:50:12.724987",
            
t
29
  "metadata_modified": "2023-08-04T08:50:12.724992",
t
29
  "metadata_modified": "2023-08-04T08:51:48.726524",
            
30
  "name": "rdr-doi-10-35097-1172",
30
  "name": "rdr-doi-10-35097-1172",
            
31
  "notes": "TechnicalRemarks: Benchmark Dataset for \"Industrial 
31
  "notes": "TechnicalRemarks: Benchmark Dataset for \"Industrial 
            
32
Demand-Side Flexibility: A Benchmark Data 
32
Demand-Side Flexibility: A Benchmark Data 
            
33
"\r\n======================================================\r\n\r\nThe 
33
"\r\n======================================================\r\n\r\nThe 
            
34
archive on hand contains a set of benchmark instances for 
34
archive on hand contains a set of benchmark instances for 
            
35
time-flexible industrial processes, with regard to power demand. It 
35
time-flexible industrial processes, with regard to power demand. It 
            
36
also includes some auxiliary data, such as baseline solutions to the 
36
also includes some auxiliary data, such as baseline solutions to the 
            
37
instances as well as some intermediate data that the instances were 
37
instances as well as some intermediate data that the instances were 
            
38
generated from.\r\n\r\nInstances\r\n---------\r\n\r\nThe instances can 
38
generated from.\r\n\r\nInstances\r\n---------\r\n\r\nThe instances can 
            
39
be found in the 'instances' subfolder. Every JSON file contains one 
39
be found in the 'instances' subfolder. Every JSON file contains one 
            
40
instance. See the 'instance_file_format.{md, html, pdf}' files for a 
40
instance. See the 'instance_file_format.{md, html, pdf}' files for a 
            
41
specification of the file format. The file format is suitable to be 
41
specification of the file format. The file format is suitable to be 
            
42
used with the TCPSPSuite optimization software [2].\r\n\r\nIn [1], 
42
used with the TCPSPSuite optimization software [2].\r\n\r\nIn [1], 
            
43
Section 4, we list various parameters that influence the generation of 
43
Section 4, we list various parameters that influence the generation of 
            
44
instances. The parameter settings that were active for each instance 
44
instances. The parameter settings that were active for each instance 
            
45
are stored in the **additional** field of the instance. For example, 
45
are stored in the **additional** field of the instance. For example, 
            
46
the `generator__window_mean` key in the **additional** field specifies 
46
the `generator__window_mean` key in the **additional** field specifies 
            
47
the window growth mean parameter.\r\n\r\nAlso, we performed a grouped 
47
the window growth mean parameter.\r\n\r\nAlso, we performed a grouped 
            
48
generation of instances, as explained in Section 4.1 of [1], meaning 
48
generation of instances, as explained in Section 4.1 of [1], meaning 
            
49
for every instance with `generator__block_count` of k, there are other 
49
for every instance with `generator__block_count` of k, there are other 
            
50
instances with different values for `generator__block_count`, such 
50
instances with different values for `generator__block_count`, such 
            
51
that there is a one-to-one correspondence between their jobs. Each 
51
that there is a one-to-one correspondence between their jobs. Each 
            
52
such group has a unique `group_id` in the **additional** field. To 
52
such group has a unique `group_id` in the **additional** field. To 
            
53
identify which jobs correspond to each other across instances in the 
53
identify which jobs correspond to each other across instances in the 
            
54
same group, the `superjob_id` key in the **additional** field of each 
54
same group, the `superjob_id` key in the **additional** field of each 
            
55
job can be used. For instances with `generator__block_count` of more 
55
job can be used. For instances with `generator__block_count` of more 
            
56
than 1, all blocks (i.e., jobs) of the same job will have the same 
56
than 1, all blocks (i.e., jobs) of the same job will have the same 
            
57
`superjob_id`, thus the `superjob_id` can also be used to identify 
57
`superjob_id`, thus the `superjob_id` can also be used to identify 
            
58
which jobs are the blocks of the same non-constant 
58
which jobs are the blocks of the same non-constant 
            
59
job.\r\n\r\n\r\nBaseline Results\r\n----------------\r\n\r\nIn the 
59
job.\r\n\r\n\r\nBaseline Results\r\n----------------\r\n\r\nIn the 
            
60
'results' subfolder, we provide the solutions that we were able to 
60
'results' subfolder, we provide the solutions that we were able to 
            
61
compute on all instances. The file 'results/results.csv' lists the 
61
compute on all instances. The file 'results/results.csv' lists the 
            
62
numeric results, one line per instance. We report the quality of the 
62
numeric results, one line per instance. We report the quality of the 
            
63
best found solution as well as the best lower bound, and computed from 
63
best found solution as well as the best lower bound, and computed from 
            
64
that the MIP gap.\r\n\r\nIn the 'results/solutions' subfolder, the 
64
that the MIP gap.\r\n\r\nIn the 'results/solutions' subfolder, the 
            
65
actual schedules computed for each instance are included. The file 
65
actual schedules computed for each instance are included. The file 
            
66
format is the same as the instance file format, with some fields 
66
format is the same as the instance file format, with some fields 
            
67
stripped out, and an additional **start_time** field for each job that 
67
stripped out, and an additional **start_time** field for each job that 
            
68
reports the start time for the respective job.\r\n\r\n\r\nOccurrence 
68
reports the start time for the respective job.\r\n\r\n\r\nOccurrence 
            
69
Block Decomposition\r\n------------------------------\r\n\r\nIn 
69
Block Decomposition\r\n------------------------------\r\n\r\nIn 
            
70
'decompositions/decompositions.csv', you find the decompositions of 
70
'decompositions/decompositions.csv', you find the decompositions of 
            
71
the motif occurrences we detected. Unfortunately, we are not able to 
71
the motif occurrences we detected. Unfortunately, we are not able to 
            
72
publish the raw time series data itself. However, a subset of the raw 
72
publish the raw time series data itself. However, a subset of the raw 
            
73
input data (without discovered motifs) is available as the HIPE data 
73
input data (without discovered motifs) is available as the HIPE data 
            
74
set [3][4].\r\n\r\nThe decomposition file format is as follows: Every 
74
set [3][4].\r\n\r\nThe decomposition file format is as follows: Every 
            
75
line corresponds to one occurrence. The first column specifies the 
75
line corresponds to one occurrence. The first column specifies the 
            
76
motif that the occurrence belongs to. The second column indicates the 
76
motif that the occurrence belongs to. The second column indicates the 
            
77
start time with minute resoulution, i.e., \"600\" would be a start at 
77
start time with minute resoulution, i.e., \"600\" would be a start at 
            
78
10 a.m.\r\n\r\nThe remaining columns are titled \"Energy A / B\" or 
78
10 a.m.\r\n\r\nThe remaining columns are titled \"Energy A / B\" or 
            
79
\"Duration A / B\". Each such columns specifies the amount of energy 
79
\"Duration A / B\". Each such columns specifies the amount of energy 
            
80
resp. the duration of the Ath block in a decomposition into B blocks 
80
resp. the duration of the Ath block in a decomposition into B blocks 
            
81
of the occurrence. E.g., \"Energy 3 / 6\" would indicate the amount of 
81
of the occurrence. E.g., \"Energy 3 / 6\" would indicate the amount of 
            
82
energy consumed during the third block in a six-block decomposition of 
82
energy consumed during the third block in a six-block decomposition of 
            
83
the corresponding occurrence. 
83
the corresponding occurrence. 
            
84
\r\n\r\n\r\nReferences\r\n----------\r\n\r\n[1] Nicole Ludwig, Lukas 
84
\r\n\r\n\r\nReferences\r\n----------\r\n\r\n[1] Nicole Ludwig, Lukas 
            
85
Barth, Dorothea Wagner, and Veit Hagenmeyer. 2019. Industrial 
85
Barth, Dorothea Wagner, and Veit Hagenmeyer. 2019. Industrial 
            
86
Demand-Side Flexibility: A Benchmark Data Set. In Proceedings of ACM 
86
Demand-Side Flexibility: A Benchmark Data Set. In Proceedings of ACM 
            
87
e-Energy (e-Energy \u201919). ACM, New York, NY, USA.\r\n[2] 
87
e-Energy (e-Energy \u201919). ACM, New York, NY, USA.\r\n[2] 
            
88
https://github.com/kit-algo/TCPSPSuite\r\n[3] Simon Bischof, Holger 
88
https://github.com/kit-algo/TCPSPSuite\r\n[3] Simon Bischof, Holger 
            
89
Trittenbach, Michael Vollmer, Dominik Werle, Thomas Blank, and Klemens 
89
Trittenbach, Michael Vollmer, Dominik Werle, Thomas Blank, and Klemens 
            
90
B\u00f6hm. 2018. HIPE \u2013 an Energy-Status-Data Set from Industrial 
90
B\u00f6hm. 2018. HIPE \u2013 an Energy-Status-Data Set from Industrial 
            
91
Production. In Proceedings of ACM e-Energy (e-Energy \u201918). ACM, 
91
Production. In Proceedings of ACM e-Energy (e-Energy \u201918). ACM, 
            
92
New York, NY, USA, 5 pages. 
92
New York, NY, USA, 5 pages. 
            
93
https://doi.org/10.1145/3208903.3210278\r\n[4] 
93
https://doi.org/10.1145/3208903.3210278\r\n[4] 
            
94
https://www.energystatusdata.kit.edu/hipe.php",
94
https://www.energystatusdata.kit.edu/hipe.php",
            
95
  "num_resources": 0,
95
  "num_resources": 0,
            
96
  "num_tags": 0,
96
  "num_tags": 0,
            
97
  "orcid": "",
97
  "orcid": "",
            
98
  "organization": {
98
  "organization": {
            
99
    "approval_status": "approved",
99
    "approval_status": "approved",
            
100
    "created": "2023-01-12T13:30:23.238233",
100
    "created": "2023-01-12T13:30:23.238233",
            
101
    "description": "RADAR (Research Data Repository) is a 
101
    "description": "RADAR (Research Data Repository) is a 
            
102
cross-disciplinary repository for archiving and publishing research 
102
cross-disciplinary repository for archiving and publishing research 
            
103
data from completed scientific studies and projects. The focus is on 
103
data from completed scientific studies and projects. The focus is on 
            
104
research data from subjects that do not yet have their own 
104
research data from subjects that do not yet have their own 
            
105
discipline-specific infrastructures for research data management. ",
105
discipline-specific infrastructures for research data management. ",
            
106
    "id": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
106
    "id": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
            
107
    "image_url": "radar-logo.svg",
107
    "image_url": "radar-logo.svg",
            
108
    "is_organization": true,
108
    "is_organization": true,
            
109
    "name": "radar",
109
    "name": "radar",
            
110
    "state": "active",
110
    "state": "active",
            
111
    "title": "RADAR",
111
    "title": "RADAR",
            
112
    "type": "organization"
112
    "type": "organization"
            
113
  },
113
  },
            
114
  "owner_org": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
114
  "owner_org": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
            
115
  "private": false,
115
  "private": false,
            
116
  "production_year": "2019",
116
  "production_year": "2019",
            
117
  "publication_year": "2023",
117
  "publication_year": "2023",
            
118
  "publishers": [
118
  "publishers": [
            
119
    {
119
    {
            
120
      "publisher": "Karlsruhe Institute of Technology"
120
      "publisher": "Karlsruhe Institute of Technology"
            
121
    }
121
    }
            
122
  ],
122
  ],
            
123
  "relationships_as_object": [],
123
  "relationships_as_object": [],
            
124
  "relationships_as_subject": [],
124
  "relationships_as_subject": [],
            
125
  "repository_name": "RADAR (Research Data Repository)",
125
  "repository_name": "RADAR (Research Data Repository)",
            
126
  "resources": [],
126
  "resources": [],
            
127
  "services_used_list": "",
127
  "services_used_list": "",
            
128
  "source_metadata_created": "2023",
128
  "source_metadata_created": "2023",
            
129
  "source_metadata_modified": "",
129
  "source_metadata_modified": "",
            
130
  "state": "active",
130
  "state": "active",
            
131
  "subject_areas": [
131
  "subject_areas": [
            
132
    {
132
    {
            
133
      "subject_area_additional": "",
133
      "subject_area_additional": "",
            
134
      "subject_area_name": "Computer Science"
134
      "subject_area_name": "Computer Science"
            
135
    }
135
    }
            
136
  ],
136
  ],
            
137
  "tags": [],
137
  "tags": [],
            
138
  "title": "Benchmark dataset for \"industrial demand-side 
138
  "title": "Benchmark dataset for \"industrial demand-side 
            
139
flexibility: a benchmark data set\"",
139
flexibility: a benchmark data set\"",
            
140
  "type": "vdataset",
140
  "type": "vdataset",
            
141
  "url": "https://doi.org/10.35097/1172"
141
  "url": "https://doi.org/10.35097/1172"
            
142
}
142
}