数字孪生正在革新清洁能源——但有一个问题

研究人员指出，这些物理世界的数字孪生体具有变革多种清洁能源平台发电、管理和优化流程的潜力，可加速淘汰被环境科学家认为导致全球变暖的化石燃料。

数字孪生技术复制复杂系统并与之交互的能力，使其成为跨行业创新的基石，在提升效率、降低成本和开发新型解决方案方面发挥着关键作用。

但科学家警告称，当前数字孪生模型仍存在显著局限性，制约了其在风能、太阳能、地热能、水电和生物质能等能源利用方面的全部潜力。

研究人员在《能源关系》期刊中写道："数字孪生在优化可再生能源系统方面极具成效。然而每种能源都存在独特挑战——从数据可变性、环境条件到系统复杂性——这些因素可能限制数字孪生技术的表现，尽管该技术在改进能源生产与管理方面前景广阔。"

研究团队通过系统梳理数字孪生在可再生能源系统应用的现有文献，从应用场景、功能模块、生命周期和架构框架等多维度展开分析，全面评估了该技术的当前应用现状与现存缺口。

为提取深层洞见，研究人员采用人工智能、机器学习和自然语言处理等先进文本挖掘技术。这种科学严谨的方法使其能够分析海量原始数据，揭示结构化模式、概念框架和新兴趋势。

基于深度分析，作者得出若干重要结论：既指明了研究空白，提出了发展方向，又系统阐述了可再生能源领域充分发挥数字孪生技术潜力必须攻克的技术难题。

在详细探讨数字孪生与各类可再生能源应用的整合方案后，研究团队将最具价值的发现归纳为五大能源类型：风能、太阳能、地热能、水电和生物质能。针对各能源品种的特有机遇与挑战，研究提供了数字孪生定制化优化方案的全面路线图。

研究表明数字孪生在各类可再生能源系统中均展现出显著优势：

风能：可预测未知参数并修正测量误差，提升系统可靠性与性能表现

太阳能：能识别影响效率与输出功率的关键因素，助力系统设计与优化

地热能：可模拟钻井等完整工艺流程，显著降低时间与经济成本

水电：通过AI模型模拟系统动力学特征识别影响因素，在老旧水电站中可缓解操作疲劳对生产力的影响

生物质能：通过深度解析工艺流程与工厂配置，实现性能提升与精细化管理

但本研究最突出的学术价值在于揭示了数字孪生技术在各能源领域应用的关键瓶颈。分析表明，必须开发更具鲁棒性的模型来应对各可再生能源系统的特有挑战。

作者具体指出了数字孪生在不同可再生能源系统中的技术局限：

风能：在环境条件建模与监测方面存在精度缺陷，难以准确模拟叶片侵蚀、齿轮箱老化及电气系统性能等关键参数——特别是对于老化风机

太阳能：长期性能预测可靠性不足，难以追踪光伏板衰减过程及持续环境影响的累积效应，导致预测准确性受限

地热能：高质量数据匮乏阻碍地质不确定性和地下条件的模拟，在热传导与流体动力学等地热系统长期行为建模方面也面临技术复杂性

水电：难以精确模拟水流变率，无法充分考量环境与生态约束条件，制约了系统性能与可持续性优化效果

生物质能：无法完整模拟生产供应链，在生物过程、生物质转化及复杂生化/热化学反应等环节缺乏精确模型支撑

作者着重强调了这些缺陷对可再生能源行业的深远影响。为此他们提出了一套技术规范与研究路线图，旨在帮助科研人员提升数字孪生技术的可靠性与精确度。

建议方案聚焦于改进数据采集方法、优化建模技术并扩展计算能力，以确保数字孪生能为决策制定与系统优化提供可信赖的智能支持。