数字孪生技术正在重塑清洁能源领域——但存在一个问题

研究人员指出，这些物理世界的数字孪生体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，加速淘汰被环境科学家认为是全球变暖元凶的化石燃料。

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，推动效率提升、成本降低以及新型解决方案的开发。

然而，科学家们告诫道，当前的数字孪生模型仍面临显著限制，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领域发挥全部潜力。

"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——从数据可变性、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，尽管该技术在改进能源生产和管理方面前景广阔。"

在该研究中，作者对有关数字孪生在可再生能源系统中应用的现有文献进行了广泛综述。他们考察了不同的应用环境、功能、生命周期和架构框架，以了解数字孪生当前的应用方式以及存在的不足。

为提取有意义的见解，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，揭示结构化的模式、概念和新兴趋势。

基于这项深入分析，作者得出了几项关键结论。他们指出了研究空白，提出了新的方向，并概述了要充分挖掘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，作者总结了他们在风能、太阳能、地热能、水电和生物质能这五大主要能源领域最重要的发现。每种能源都呈现出独特的机遇与挑战，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，数字孪生在多种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的测量值，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和优化。

地热能：数字孪生能模拟整个运行过程——尤其是钻探环节——促进成本分析并减少时间和费用。

水电：这些人工智能驱动的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，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来应对每种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的若干局限性：

风能：数字孪生在对环境条件进行精确建模和监测方面面临挑战。它们难以模拟关键因素，如叶片侵蚀、齿轮箱磨损和电气系统性能——尤其是在老化风机中。

太阳能：尽管潜力巨大，但数字孪生在可靠预测长期性能方面仍存在不足。它们难以跟踪电池板退化情况，也难以解释随时间变化的环境影响，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条件的能力。该技术在模拟地热系统（包括热传递和流体流动动力学）的长期行为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化性，也难以捕捉环境和生态约束。这些限制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：当用于生物质能系统时，数字孪生仍然难以模拟整个生产供应链。它们在提供生物过程、生物质转化以及所涉及的复杂生物化学和热化学反应的精确模型方面存在不足。

作者强调了这些不足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，旨在帮助科学家提高数字孪生技术的可靠性和精确度。

他们的建议集中在改进数据收集方法、推进建模技术以及扩展计算能力上，以确保数字孪生能为决策和系统优化提供可信赖的见解。