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为解决水电历史及未来气候、能源干旱影响和并网研究的综合数据集匮乏问题，研究人员开发 GODEEEP-hydro 数据集，覆盖美本土 1452 座水电站，含历史（1982-2019）及 4 种未来气候情景（2020-2099）的周 / 月发电量和运行约束，助力电网可靠性等研究。
水电作为美国重要电力资源，不仅提供低成本电力，还具备负荷调节、运行备用等辅助服务，对电网整合风能、太阳能等不可调度能源至关重要。然而，用于研究历史及未来气候影响、天气驱动能源干旱及并网问题的综合数据集极为稀缺。在此背景下，太平洋西北国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory）的研究人员开展相关研究，其成果发表于《Scientific Data》。该研究构建了覆盖美国本土 48 州 1452 座水电站（涵盖联邦和私人设施）的水电数据集，为电力系统模型提供关键基础数据，助力深入探究水电在气候变化下的角色及电网整合策略。
研究采用的关键技术方法包括：利用扰动热力学实验（TGCW）数据作为气象驱动，通过可变入渗能力模型（VIC）进行水文模拟，经 mosartwmpy 模型完成径流路由和水库调度计算，最终运用 B1hydro 线性回归模型生成水电估算值。研究涉及 1/8 度网格分辨率的气象、水文数据处理及参数自动校准（动态维度搜索算法 DDS 结合 Kling-Gupta 效率 KGE 指标）。
数据开发与模型框架
研究构建了包含气象、水文、路由、水管理及水电模型的链条。VIC 模型基于全球径流再分析数据（GRFR）校准，参数涵盖土壤层厚度、渗透曲线形状等。mosartwmpy 模型在 1/8 度网格上模拟自然径流与水库调度，结合历史运行规则生成调节径流。B1hydro 模型通过水电装机数据（HydroWIRES B1）校准，基于流入、流出、蓄水等参数建立多阶滞后线性回归，计算周 / 月发电量及运行约束（如最小 / 最大出力、日均运行范围 ADOR）。
数据集构成与未来模拟
数据集包含历史（1982-2019）和未来（2020-2099）数据，未来部分涵盖 4 种气候情景（rcp45cooler、rcp45hotter、rcp85cooler、rcp85hotter），基于 CMIP6 模型的升温信号生成。数据文件以 CSV 格式存储，包含时间戳、电厂代码（EIA ID）、发电量、运行约束等字段，元数据文件记录电厂位置、类型（蓄水 / 径流式 RoR）、铭牌容量等信息。
模型验证与对比
VIC 模型校准期（1981-2000）KGE 值普遍高于 0.5，验证期（2001-2019）性能略有下降但仍优于均值（KGE>-0.41）。B1hydro 模型通过留一法交叉验证，仅 2 座电厂 KGE 低于 - 0.41，在哥伦比亚河流域与实测数据对比显示年均误差与装机容量成比例且无显著偏差。与美国能源部 9505 项目数据集对比，GODEEEP-hydro 在多数水文单元（HUC2）的月均发电量估算一致，仅大湖区和俄亥俄盆地因美加水电统计差异略有偏高。
研究开发的 GODEEEP-hydro 数据集填补了美国水电综合数据的空白，其涵盖多时间尺度、多气候情景的发电量及运行约束，为电力系统模型（如生产费用模型 PCMs）提供了关键输入，可支持电网可靠性分析、输电规划及容量扩展研究。结合未来气候模拟，该数据集有助于评估气候变化对水电产能的长期影响，为能源政策制定和低碳电网规划提供科学依据。研究方法的模块化设计（气象 - 水文 - 水电模型链）亦为其他地区的水电数据开发提供了可复用的框架。
