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+license: bsd-3-clause
+task_categories:
+- reinforcement-learning
+tags:
+- power-systems
+- optimization
+- unit-commitment
+- mixed-integer-programming
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+# 启停轨迹增强版机组组合数据集 (UCTD)
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+## 1. 简介
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+本数据集是基于修改版的 `UnitCommitment.jl` 框架生成的，专门用于**机器学习辅助数学优化 (ML4Opt)** 的研究。它包含了 IEEE 14 节点、IEEE 30 节点以及波兰国家电网 (2383 节点) 的机组组合 (SCUC) 优化命题。
+
+**核心特色**：本数据集集成了**发电机启停功率轨迹 (Power Trajectories)**。相比于传统模型，该约束能更真实地模拟发电机在启动和停机阶段的物理行为，是目前电力系统优化领域较为精细且硬核的数据集。
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+## 2. 算例说明
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+数据集共包含 **464** 个 `.mps` 文件，涵盖了从教学级到国家级规模的多种场景：
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+- **Case14**: 基础教学级算例 (14 节点)，包含 67 天的负荷数据。
+- **Case30**: 中等规模算例 (30 节点)，包含 45 天的负荷数据。
+- **Case2383wp (挑战者集)**: 实际波兰电网规模 (2383 节点)，用于测试算法的可扩展性。
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+## 3. 数据变体 (Variants)
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+每个日期的数据都提供了 4 种建模变体：
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+1. `hourly_noline`: 每小时粒度，仅包含机组物理约束。
+2. `hourly_withline`: 每小时粒度，包含全网潮流网络约束 (SCUC)。
+3. `subhourly_noline`: 15 分钟高频采样粒度，不含网络约束。
+4. `subhourly_withline`: 15 分钟高频采样粒度，包含全网网络约束。
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+## 4. 文件命名规范
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+格式：`{算例名}_{日期}_{粒度}_{变体}.mps`
+例如：`case30_2017-01-01_s_withline.mps` 代表 Case30 算例、15分钟粒度、含线路约束。
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+## 5. 关键特性
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+- **精细化物理约束**：包含发电机在启动和关闭过程中的功率出力轨迹。
+- **多时间粒度**：涵盖了传统的小时级调度和现代的 15 分钟级子小时调度。
+- **标准化格式**：采用工业界通用的 `.mps` 格式，支持 Gurobi, CPLEX, HiGHS 等所有主流求解器。
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+## 6. 使用场景
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+- **监督学习**：预测最优启停状态或发电出力水平。
+- **端到端优化**：训练图神经网络 (GNN) 将问题实例直接映射为解。
+- **求解器基准测试**：测试现代 MIP 求解器在大规模电网问题上的性能和可扩展性。
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+## 7. 引用
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+如果您在研究中使用了本数据集，请引用 `UnitCommitment.jl` 的原始论文，并注明本轨迹增强版数据集的来源。