随着世界努力应对减少碳排放和应对气候变化的迫切需要，沙迦大学的研究人员正在转向一项可能重塑能源未来的尖端技术：人工智能数字孪生。

据研究人员介绍，这些物理世界的数字复制品有可能改变各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进程，环境科学家认为化石燃料与全球变暖有关。

数字孪生复制和与复杂系统交互的能力使其成为各行各业创新的基石，推动了效率的提高、成本的降低和新解决方案的开发。

然而，科学家们警告说，当前的数字孪生模型仍然面临明显的局限性，限制了它们充分利用风能、太阳能、地热能、水力发电和生物质能等能源的潜力。

研究人员在《能源联系》杂志上写道： “数字孪生在优化可再生能源系统方面非常有效。”

“然而，每种能源都面临着独特的挑战——从数据多变性和环境条件到系统复杂性——这可能会限制数字孪生技术的性能，尽管它们在改善能源生产和管理方面有着巨大的潜力。”

在他们的研究中，作者对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的回顾。他们研究了各种环境、功能、生命周期和架构框架，以了解数字孪生目前的应用情况以及其中存在的差距。

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，充分利用了人工智能、机器学习和自然语言处理技术。这种科学严谨的方法使他们能够分析大量原始数据，并发现结构化模式、概念和新兴趋势。

通过深入分析，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，并概述了充分利用数字孪生技术在可再生能源领域潜力必须应对的挑战。

在详细讨论了数字孪生在各种可再生能源应用中的集成之后，作者总结了他们在五大主要能源领域(风能、太阳能、地热能、水力发电和生物质能)最重要的发现。每种能源都带来了独特的机遇和挑战，本研究全面概述了如何定制数字孪生以优化每个领域的性能。

研究表明，数字孪生为各种可再生能源系统提供了显著的优势：

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操作过程(尤其是钻井)，从而促进成本分析并减少时间和费用。

水力发电 ：人工智能驱动的模型模拟系统动力学，以识别影响因素。在较老的水力发电厂，这些模型用于减轻工人疲劳对生产力的影响。

生物质能 ：数字孪生通过深入了解运营流程和工厂配置来提高性能和管理。

但作者对该领域的贡献尤为突出，他们指出了数字孪生技术在这些能源领域应用的关键局限性。他们的分析强调了建立更稳健模型的必要性，这些模型能够应对每个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中的应用存在几个局限性：

风能 ：数字孪生在精确建模和监测环境条件方面面临挑战。它们难以模拟叶片腐蚀、变速箱性能下降以及电气系统性能等关键因素，尤其是在老化的风力涡轮机中。

太阳能 ：尽管数字孪生技术潜力巨大，但在可靠地预测太阳能长期性能方面仍存在不足。它们难以追踪太阳能板的老化，也无法将环境影响纳入长期影响之中，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的数据，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的长期行为(包括传热和流体流动动力学)方面也面临着复杂性。

水力发电 ：数字孪生应用于水电项目时，面临着精准模拟水流变化以及捕捉环境和生态约束条件的挑战。这些限制降低了其优化系统性能和可持续性的有效性。

生物质能 ：当用于生物质能系统时，数字孪生技术仍然难以模拟整个生产供应链。它们无法为生物过程、生物质转化以及其中涉及的复杂生化和热化学反应提供精确的模型。

作者强调了这些缺陷对可再生能源领域的广泛影响。为了应对这些挑战，他们提供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度。

他们的建议重点是改进数据收集方法、推进建模技术和扩展计算能力，以确保数字孪生能够为决策和系统优化提供可靠的见解。

更多信息： Concetta Semeraro 等，《驾驭未来：探索数字孪生在可再生能源中的应用及影响》，Energy Nexus(2025)。