数据集概述
本数据集为论文《Technology pathways could drive the U.S. West Coast grid's exposure to hydrometeorological uncertainty》的图表数据，基于Python开发的CAPOW模型（含未来技术路径、电动汽车普及、电池储能扩展功能），模拟美国西海岸电力系统（Mid-C市场、CAISO）运行，用于生成相关研究图表，共包含1个文件。
文件详解
- 文件名称：CAPOW_pathways_fig_data_V4.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内含用于生成论文图表的相关数据，具体字段需解压后查看（原数据未提供预览，推测包含电网运行模拟参数、技术路径变量、水文气象不确定性相关指标等支撑图表生成的结构化或非结构化数据）
数据来源
论文“Technology pathways could drive the U.S. West Coast grid's exposure to hydrometeorological uncertainty”及GitHub仓库https://github.com/jawessel/CAPOW_pathways（v1.0版本）
适用场景
- 电力系统不确定性分析：研究美国西海岸电网在水文气象不确定性下的运行风险及技术路径影响
- 电网技术路径评估：分析未来技术（如电动汽车、电池储能）对电网稳定性的作用
- 区域电力市场模拟：基于CAPOW模型数据，复现或扩展西海岸电力市场（Mid-C、CAISO）的运行模拟
- 能源政策研究：为西海岸电网应对气候变化相关不确定性的政策制定提供数据支撑
