数字孪生技术加速清洁能源革新，数据安全风险引关注

数字孪生技术正在推动清洁能源的发展，但也面临挑战。随着全球应对气候变化的压力增大，阿联酋沙迦大学的研究人员正在探索这一前沿技术，用于优化能源的生成和管理，加快向可再生能源的转型。 数字孪生是物理世界的虚拟副本，能模拟和交互复杂系统，已在多个行业中成为创新的核心工具，提升效率、降低成本并推动新方案的诞生。然而，研究人员指出，目前的数字孪生模型在风能、太阳能、地热能、水能和生物质能等清洁能源领域仍存在明显局限。 研究团队在《Energy Nexus》期刊中表示，尽管数字孪生在优化可再生能源系统方面表现优异，但每种能源类型都有其独特挑战，如数据波动、环境变化和系统复杂性，这些因素限制了其在实际应用中的效果。 他们通过分析大量文献，结合人工智能、机器学习和自然语言处理技术，深入研究了数字孪生在不同能源场景中的应用现状和存在的问题。研究发现，数字孪生在风能中可预测未知参数、提高系统可靠性；在太阳能中能优化设计和输出效率；在地热能中可用于模拟钻井过程，降低成本；在水能中可分析系统动态，减少人为因素带来的影响；在生物质能中能提升运营效率。 但研究也指出，各能源类型在数据质量、模型准确性、长期行为模拟等方面仍存在问题。为解决这些挑战，研究团队提出了改进方向，包括优化数据采集、提升建模能力、增强计算水平，以提高数字孪生的可靠性，为清洁能源决策和优化提供更精准的支持。