在全球经济快速发展的过程中,能源环境问题不断地显现出来,降低能耗成本成为企业发展过程中需要考虑的日趋重要的一个因素。作为我国经济发展的支柱产业,制造业在带来经济效益的同时也消耗了大量的能源,对环境以及可持续发展造成了极大的影响。电能是制造业主要消耗的能源,为了实现电力供需平衡,我国实施分时电价政策,鼓励企业将用电负载从高负荷时段转向低负荷时段。这不仅可以降低企业的用电成本,还可以缓解电网负载压力,实现电力供需平衡。并行机调度问题是单机调度问题的泛化,而且是混合流水车间调度问题的一个特例,近年来受到越来越广泛的关注,而两阶段的并行机调度问题具有更重要的研究价值。速度的变化使得工件的加工时间及电耗率随之改变,进而影响工件的加工,分时电价机制与速度可调机制的结合使得有更大的可能性来降低加工的总电力成本。本文研究的是分时电价下机器加工速度可变的两阶段并行机调度问题,其中第一阶段是一组加工速度可调的相同并行机,第二阶段是一组加工速度恒定的非相关并行机。该问题的关键在于如何为每阶段工件选择合适的加工机器以及为第一阶段工件选择合适的加工速度,同时在选定机器上合理分配各个工件,使得在满足加工约束的条件下加工工件的总用电成本最小。针对这个问题,本文构建了一个连续时间混合整数线性规划模型(MILP)来求得最小总电力成本。在问题分析及模型构建的基础之上,设计出了一个有效的禁忌搜索-贪婪插入启发式混合算法(TS-GIH)来求解这个问题。该算法使用包含列表调度和速度选择及调整启发式的贪婪插入启发式算法计算每一代的最优值,禁忌搜索算法进行迭代优化,以此求得问题的最优解。为了测试模型以及算法的性能,本文应用一个某电机厂的实例和一组随机算例对算法以及模型的有效性进行了测试评估。实验结果表明,本文所构建的模型和设计的算法均是可行且有效的,并且所设计的算法能很好地适用于生产决策。