数字孪生技术正在重塑清洁能源领域——但有个问题

研究人员指出，这些物理世界的数字复制品有潜力改变多种清洁能源平台中能源的生产、管理和优化方式，从而加速摆脱化石燃料的转型。环境科学家认为化石燃料与全球变暖相关。

数字孪生复制复杂系统并与之互动的能力，使其成为跨行业创新的基石，推动了效率提升、成本降低及新颖解决方案的开发。

然而，科学家警告称，当前的数字孪生模型仍存在显著局限性，限制了其在风能、太阳能、地热能、水力发电和生物质能等能源利用方面的全部潜力。

"数字孪生在优化可再生能源系统方面极为有效，"研究人员在《Energy Nexus》期刊中写道。"然而，每种能源都存在独特的挑战——从数据多变性和环境条件到系统复杂性——这些都可能限制数字孪生技术的性能，尽管该技术在改进能源生产和管理方面前景可观。"

作者在研究中全面回顾了现有关于数字孪生在可再生能源系统中应用的文献。他们考察了各种应用场景、功能、生命周期和架构框架，以了解数字孪生当前的使用现状及现存差距。

为提取有价值的见解，研究人员采用了结合人工智能、机器学习和自然语言处理的先进文本挖掘技术。这种科学严谨的方法使他们能够分析海量原始数据，并揭示结构化的模式、概念和新兴趋势。

基于此深度分析，作者得出了若干关键结论。他们识别了研究空白，提出了新方向，并概述了为充分发挥数字孪生技术在可再生能源领域潜力所需应对的挑战。

在详细讨论数字孪生在各种可再生能源应用中的整合后，作者总结了其在五大能源领域的最重要发现：风能、太阳能、地热能、水力发电和生物质能。每种能源都存在独特的机遇与挑战，研究全面概述了如何定制数字孪生以优化各领域性能。

研究表明数字孪生在多种可再生能源系统中具有显著优势：

风能：可预测未知参数并校正不准确测量值，提升系统可靠性与性能。

太阳能：帮助识别影响效率和输出功率的关键因素，实现更好的系统设计与优化。

地热能：能模拟完整运营流程（尤其是钻井环节），辅助成本分析并减少时间与费用支出。

水力发电：人工智能驱动模型通过模拟系统动力学识别影响因素。在老旧水电站中用于减轻工作人员疲劳对生产力的影响。

生物质能：通过深入洞察运营流程和工厂配置，提升系统性能与管理水平。

但作者的突出贡献在于揭示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开发更强大的模型，以应对各可再生能源系统特有的挑战。

作者指出了数字孪生在不同可再生能源系统中应用的若干局限：

风能：在精确建模和监测环境条件方面存在挑战。难以模拟关键因素如叶片侵蚀、齿轮箱老化和电气系统性能——尤其在老化风机中。

太阳能：尽管潜力巨大，但在可靠预测长期性能方面仍有不足。难以追踪组件老化过程及随时间变化的环境影响因素，降低了其准确性和实用性。

地热能：主要障碍是缺乏高质量数据，限制了数字孪生模拟地质不确定性和地下条件的能力。该技术还面临模拟地热系统长期行为（包括热传递和流体流动动力学）的复杂性。

水力发电：应用于水电项目时，难以精确模拟水流变化性及捕捉环境与生态约束，降低了系统性能优化和可持续性管理的有效性。

生物质能：用于生物质能系统时，仍难以模拟完整生产供应链。无法为生物过程、生物质转化及复杂的生化与热化学反应提供精确模型。

作者强调这些缺陷对可再生能源领域的广泛影响。为应对挑战，他们提出了一套指导方针和研究路线图，旨在帮助科学家提升数字孪生技术的可靠性和精确度。

他们的建议聚焦于改进数据收集方法、推进建模技术及扩展计算能力，以确保数字孪生能为决策制定和系统优化提供可信赖的洞察依据。