数字孪生技术正在重塑清洁能源领域——但问题在于

研究人员指出，这些物理世界的数字副本有潜力改变各类清洁能源平台中能源的生产、管理和优化方式，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有关。

数字孪生复制复杂系统并与之交互的能力，使其成为各行业创新的基石，推动了效率提升、成本降低以及创新解决方案的开发。

然而，科学家警告称，当前的数字孪生模型仍面临显著限制，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充分发挥潜力。

"数字孪生在优化可再生能源系统方面非常高效，"研究人员在《能源纽带》(Energy Nexus) 期刊中写道。"然而，每种能源都存在独特的挑战——从数据可变性、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，尽管它们在改进能源生产和管理方面前景可观。"

在该研究中，作者对数字孪生在可再生能源系统应用的现有文献进行了广泛综述。他们考察了不同的应用场景、功能、生命周期和架构框架，以了解数字孪生当前的应用状况及尚存的空白领域。

为获取有意义的见解，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海量原始数据，并揭示结构化模式、概念和新兴趋势。

通过深入分析，作者得出了若干关键结论。他们指出了研究空白，提出了新的方向，并概述了要充分发挥数字孪生技术在可再生能源领域潜力所必须应对的挑战。

在详细讨论了数字孪生在各种可再生能源应用中的整合后，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）方面最重要的发现。每种能源都存在独特的机遇与挑战，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，数字孪生在各类可再生能源系统中具有显著优势：

风能：数字孪生可预测未知参数并修正不准确测量值，从而提升系统可靠性和性能。

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与优化。

地热能：数字孪生能模拟整个操作过程——尤其是钻探——促进成本分析并减少时间和开支。

水电：人工智能驱动模型通过模拟系统动力学来识别影响因素。在老旧水电站中，它们被用于减轻工人疲劳对生产力的影响。

生物质能：数字孪生通过深入洞察操作流程和工厂配置，提升性能和管理水平。

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。他们的分析强调需要更强大的模型，以应对各可再生能源系统特有的具体挑战。

作者指出了数字孪生在不同可再生能源系统应用中存在的若干局限：

风能：数字孪生在精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——尤其在老化风机中。

太阳能：尽管潜力巨大，数字孪生仍无法可靠预测长期性能。它们难以追踪电池板退化并解释随时间变化的环境影响，这降低了其准确性和实用性。

地热能：主要障碍在于缺乏高质量数据，这阻碍了数字孪生模拟地质不确定性和地下条件的能力。该技术在模拟地热系统长期行为（包括传热和流体流动动力学）方面也面临复杂性挑战。

水电：应用于水电项目时，数字孪生难以精确建模水流变异性，也难以捕捉环境和生态约束。这些局限降低了其在优化系统性能和可持续性方面的效力。

生物质能：应用于生物质能系统时，数字孪生仍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化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更广泛的影响。为应对这些挑战，他们提出了一套指导方针和研究路线图，旨在帮助科学家提升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，以确保数字孪生能为决策和系统优化提供可信赖的见解。