数字孪生技术正在重塑清洁能源领域——但存在一个陷阱

研究人员表示，这些物理世界的数字化副本有潜力改变多种清洁能源平台上的能源生产、管理和优化，加速摆脱化石燃料的转型，而环境科学家认为化石燃料与全球变暖有关。

数字孪生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，推动了效率提升、成本降低和新颖解决方案的开发。

然而，科学家们警告说，当前的数字孪生模型仍面临显著的限制，阻碍了其在风能、太阳能、地热能、水电和生物质能等能源利用方面发挥全部潜力。

研究人员在《能源联结》（Energy Nexus）期刊中写道：“数字孪生在优化可再生能源系统方面非常有效。然而，每种能源都存在独特的挑战——从数据可变性和环境条件到系统复杂性——这些挑战可能限制数字孪生技术的性能，尽管该技术在改善能源生产和管理方面具有相当大的前景。”

在他们的研究中，作者对现有关于数字孪生在可再生能源系统中应用的文献进行了广泛综述。他们考察了各种应用背景、功能、生命周期和架构框架，以了解数字孪生当前的使用方式以及仍存在的差距。

为了提取有意义的见解，研究人员采用了先进的文本挖掘技术，利用了人工智能、机器学习和自然语言处理。这种科学严谨的方法使他们能够分析大量原始数据，并揭示出结构化的模式、概念和新兴趋势。

通过这项深入分析，作者得出了几个关键结论。他们指出了研究空白，提出了新的方向，并概述了为在可再生能源领域充分发挥数字孪生技术潜力所必须应对的挑战。

在对数字孪生在各种可再生能源应用中整合的详细讨论之后，作者总结了他们在五大主要能源（风能、太阳能、地热能、水电和生物质能）方面的最重要发现。每种能源都呈现出独特的机遇和挑战，该研究全面概述了如何定制数字孪生以优化各领域的性能。

研究表明，数字孪生在各种可再生能源系统中具有显著优势：

风能：数字孪生可以预测未知参数并纠正不准确的测量，从而提高系统的可靠性和性能。

太阳能：它们有助于识别影响效率和输出功率的关键因素，从而实现更好的系统设计和优化。

地热能：数字孪生可以模拟整个运行过程——特别是钻井——促进成本分析并减少时间和费用。

水电：这些由人工智能驱动的模型模拟系统动态以识别影响因素。在老旧的水电站中，它们被用来减轻工人疲劳对生产力的影响。

生物质能：数字孪生通过提供对运行过程和工厂配置的深入洞察，提升了性能和管理水平。

但作者对该领域的突出贡献在于，强调了数字孪生技术在这些能源应用中存在的关键局限性。他们的分析强调，需要建立更强大的模型来应对每种可再生能源系统独有的特定挑战。

作者指出了数字孪生在不同可再生能源系统应用中的若干局限性：

风能：数字孪生在准确建模和监测环境条件方面面临挑战。它们难以模拟关键因素，如叶片侵蚀、齿轮箱退化和电气系统性能——尤其是在老化的风机中。

太阳能：尽管具有潜力，数字孪生在可靠预测长期性能方面仍显不足。它们难以追踪电池板的退化并考虑随时间推移的环境影响，这影响了其准确性和实用性。

地热能：一个主要障碍是缺乏高质量数据，这阻碍了数字孪生模拟地质不确定性和地下地质条件的能力。该技术在模拟地热系统长期行为（包括热传递和流体流动动力学）方面也面临复杂性。

水电：应用于水电项目时，数字孪生难以准确模拟水流变化性，也难以捕捉环境和生态限制。这些局限性降低了其在优化系统性能和可持续性方面的有效性。

生物质能：当用于生物质能源系统时，数字孪生仍然难以模拟整个生产供应链。它们在为生物过程、生物质转化以及所涉及的复杂生物化学和热化学反应提供精确模型方面存在不足。

作者强调了这些缺陷对可再生能源领域的更广泛影响。为了应对这些挑战，他们提出了一套指导方针和研究路线图，旨在帮助科学家提高数字孪生技术的可靠性和精确度。

他们的建议侧重于改进数据收集方法、推进建模技术以及扩展计算能力，以确保数字孪生能够为决策和系统优化提供值得信赖的见解。