数字孪生技术正在重塑清洁能源领域——但存在隐患

研究人员认为，这些物理世界的数字副本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，加速远离化石燃料的转型——环境科学家认为全球变暖与化石燃料相关。

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，推动效率提升、成本降低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，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Energy Nexus期刊中写道："数字孪生在优化可再生能源系统方面极为有效。""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现状及存在的不足。

为提取有价值的见解，研究人员采用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，揭示结构化模式、概念和新兴趋势。

通过深入分析，作者得出若干关键结论。他们指出了研究缺口，提出了新方向，并概述了为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主要能源（风能、太阳能、地热能、水电和生物质能）领域最重要的发现。每种能源都存在独特机遇与挑战，该研究全面概述了如何定制数字孪生以优化各领域性能。

研究表明数字孪生在不同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，提升系统可靠性与性能。

太阳能：有助于识别影响效率和输出功率的关键因素，实现更优系统设计与优化。

地热能：可模拟整个操作流程——尤其是钻探环节——促进成本分析并降低时间和费用。

水电：AI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，用于减轻工人疲劳对生产力的影响。

生物质能：通过深入洞察操作流程和工厂配置，提升性能与管理水平。

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。其分析强调需要开发更强健的模型，以应对各可再生能源系统特有的挑战。

作者指出数字孪生在不同可再生能源系统应用中的若干局限：

风能：在精确建模和监测环境条件方面面临挑战，难以模拟叶片侵蚀、齿轮箱老化和电气系统性能等关键因素——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，难以追踪组件老化及环境因素的长期影响，降低了准确性和实用性。

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

水电：应用于水电项目时，在精确建模水流变异性及捕捉环境与生态约束方面存在困难，削弱了优化系统性能和可持续性的有效性。

生物质能：应用于生物质能源系统时，仍难以模拟整个生产供应链，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。

其建议聚焦于改进数据收集方法、推进建模技术和扩展计算能力，以确保数字孪生能为决策和系统优化提供可信赖的洞察。