蒋 莹（国家工业信息安全发展研究中心）
摘 要：长期以来，化石能源在全球能源结构中占据重要地位，其大规模应用加剧了全球变暖与气候危机，从化石燃料转向可再生能源已成为全球共识。可再生能源行业的未来在于能源系统的数字化，其中数字孪生技术起到关键作用。当前，数字孪生技术在太阳能、水能、风能等领域已有部分应用，但在数据基础、市场生态成熟度及算力资源等方面仍存瓶颈。为此，优化数据支撑体系、建立成熟的市场引导机制、提升计算效率与模型智能水平等成为可再生能源数字孪生规模化应用的重要举措。
关键词：可再生能源；数字孪生；作用机制；推进策略
一、引言
在全球气候变化加剧、传统化石能源储量日益减少及能源安全战略升级的多重背景下，可再生能源的开发与利用已成为世界各国推动能源结构转型、实现“双碳”目标的核心路径。近年来，风能、太阳能、水能等可再生能源在技术进步与政策扶持的双重驱动下，装机容量与发电量实现了跨越式增长。据国际能源署数据显示，2024年全球可再生能源发电量占总发电量的比重已突破28%，预计到2030年这一比例将进一步提升至40%以上。然而，可再生能源在规模化发展过程中，仍面临着间歇性与波动性突出、并网调度难度大、设备运维成本高、产业链协同效率低等诸多瓶颈，这些问题制约了能源转型进程，亟须借助新兴技术手段寻求突破。
数字孪生作为实现物理世界与信息空间深度融合的关键使能技术，通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射与交互，可实现对物理系统全生命周期的精准刻画、动态监测与优化调控，已在智能制造、智慧城市等领域展现出强大的赋能价值。近年来，随着5G、物联网、边缘计算与人工智能技术的融合发展，数字孪生在可再生能源领域的应用潜力逐步释放，为破解其发展瓶颈提供了全新的技术范式。在此背景下，厘清数字孪生赋能可再生能源转型的核心作用机制，构建兼顾技术可行性与产业适配性的实践路径，既是破解当前可再生能源规模化应用难题的关键，也是推动新型电力系统建设与“双碳”目标落地的重要支撑。
二、可再生能源数字孪生应用的需求分析
（一）政策驱动下的刚性需求：响应“双碳”目标与能源安全战略
近年来，全球主要经济体纷纷将可再生能源发展提升至战略高度。我国《关于大力实施可再生能源替代行动的指导意见》指出，到2030年全国可再生能源消费量需达到15亿吨标煤以上；欧盟《可再生能源指令》指出，到2030年可再生能源在能源结构中至少占42.5%的份额；日本政府也提出到2040年实现可再生能源占比40%~50%的能源结构新目标。在一系列强有力的政策推动下，可再生能源的规模化部署与高效集成利用已成为各国能源转型的迫切需求。
作为一项关键赋能技术，数字孪生在提升可再生能源利用效率、保障系统稳定运行乃至实现可持续发展目标方面可发挥重要作用，为可再生能源的高质量发展提供技术支撑，正逐渐成为实现能源战略目标的重要推动力。
（二）技术适配的核心需求：破解可再生能源复杂系统管理痛点
随着可再生能源在能源结构中的占比持续攀升，其智能化管理和高效运营的需求也日益迫切。风能、太阳能等可再生能源受自然条件影响显著，具有显著的间歇性和波动性，易导致电网频率偏差、功率波动及弃风弃光等问题。而传统调度模型难以实现源荷精准匹配，缺乏应对高比例可再生能源接入下系统复杂性的能力。此外，可再生能源设备多处于恶劣环境中，如海上风电设备长期面临盐雾腐蚀，光伏板持续暴露于高温与强紫外线辐射下易发生腐蚀、老化与机械磨损，运维难度显著增加。而传统检测方法故障检测率低，无法满足设备运维的精细化需求。
面对此类情况，急需运用新的技术手段助力能源系统管理。数字孪生能够为可再生能源系统提供重要的技术支撑，赋能其全生命周期智能化管理，助力发电预测、设备健康监测与预防性维护、电网协同优化，显著提升系统运行效率与可靠性，助力能源行业迈向可持续发展的全新阶段。
（三）市场效益的现实需求：降本增效与投资回报的双重驱动
从市场规模与经济效益看，数字孪生正成为推动可再生能源产业降本增效的关键技术，其应用需求源于企业对投资回报的优化诉求。一方面，数字孪生带来的直接经济效益显著。在发电效率提升层面，数字孪生通过构建虚拟模型，实现对可再生能源发电系统的实时监测、预测性维护和运行优化，显著提升发电效率；在成本控制层面，数字孪生的预测性维护可避免设备非计划停机，极大节省维修成本。
另一方面，数字孪生还具有显著的间接市场价值。随着绿电交易和碳资产核算的市场化推进，数字孪生的精准计量能力成为企业获取额外收益的关键。凭借毫秒级发电功率曲线与碳排放溯源数据，数字孪生可助力企业在绿电交易中获得更高溢价，并在碳市场中精准量化减排量，生成可靠碳资产。
三、数字孪生在可再生能源典型场景中的作用机制
数字孪生在可再生能源领域的应用是一项系统性工程，其核心在于通过数据驱动，在虚拟空间中构建能源系统高保真的动态虚拟映射，并借助该模型开展模拟、分析、预测与优化，进而指导物理系统的优化运行，全面提升能源系统在全生命周期内的性能与价值。其作用机制可归纳为四个核心环节：数据感知与采集、数字孪生体构建、仿真与分析、反馈与执行，形成一个持续迭代、闭环反馈的优化体系（见图1）。本章着重聚焦太阳能、水能及风能三大典型场景，系统阐述了数字孪生技术在其全生命周期中的作用机制。
（一）数字孪生技术在太阳能中的应用
光伏发电是太阳能利用的主流形式，我国大规模集中式光伏电站多选址于西部荒漠、戈壁等偏远地区，占地面积广、布局分散，加之地处恶劣自然环境，设备的运维效率、日常巡检等工作面临巨大挑战。数字孪生技术目前在光伏电站中主要应用于光伏阵列设计优化、阴影分析、电站运行策略调整等场景，能够助力光伏电站实现全生命周期的精细化与智能化管理（见图2）。
在规划与设计阶段，数字孪生通过集成太阳能面板方向、倾斜度和当地气候条件等参数，构建高精度系统模型，并借助仿真手段优化系统配置，以提升发电效率、降低能量损耗。该技术还可辅助新型光伏组件的结构设计与性能优化，从而提高光电转换效率，推动光伏发电技术的持续创新。此外，数字孪生能够预测安装成本、投资回报率及环境影响，为项目经济性评估提供依据。
在建设与施工阶段，数字孪生可对地形条件、物理约束和设备故障风险等进行模拟，有助于提前识别和解决潜在问题。例如，通过模拟不同安装方案的光照利用率和阴影遮挡情况，生成最优安装参数，避免安装角度误差或组件间距不当等问题。
在运行与维护阶段，数字孪生通过整合多元数据，构建光伏阵列虚拟映射模型，实时同步各组件发电状态，精准识别因阴影遮挡、灰尘积累或组串失配导致的效率损失，并动态优化逆变器控制策略。同时开展热斑缺陷虚拟诊断，通过温度场仿真准确定位异常区域，替代传统人工巡检。
在退役与回收阶段，数字孪生可整合光伏组件发电量衰减曲线、逆变器故障频次、支架腐蚀程度等运行数据，结合光照、温湿度等环境影响因子及组件基础信息，判定光伏组件最优退役窗口期。在拆解过程中，通过数据实时反馈实现拆解操作的实时监控及异常预警，减少暴力拆解引发的硅片碎裂、玻璃破损等材料损耗。
（二）数字孪生技术在水能中的应用
水力发电是水能资源的核心利用方式，水电系统在动态运行阶段会面临水流波动、设备老化和环境变化等多重影响因素，传统的监测和故障检测方法往往难以精准捕捉系统内部的细微动态与交互问题，而数字孪生是解决这些问题的有效方法。该技术目前在水电站主要应用于智能运维、调度优化、防洪推演等场景，通过构建水电站数字孪生体，实现及时准确预报、全面精准预警、同步仿真预演、精细数字预案，有效规避运行风险，保障电站安全运行（见图3）。
在规划与设计阶段，数字孪生依托地理信息系统（GIS）数据、流域水文气象历史数据及水电机组设备参数，模拟不同选址方案下的水能利用率、生态影响及防洪能力。此外，通过对虚拟产线进行孪生推演，可迭代生成水电机组工艺设计及智能制造方案，有效量化水电机组建造过程中的人力及其他生产资源配置需求。
在建设与施工阶段，通过集成建筑信息模型（BIM）、GIS及物联网传感数据，构建与现实工地同步演进的虚拟模型，实现施工进度的5D可视化模拟与实时偏差预警。该模型可对大坝混凝土浇筑、机组吊装、隧洞开挖等关键工序进行施工方案预演与多专业冲突检测，优化人机料资源配置与吊装路径规划，有效减少设计变更与施工返工。
在运行与维护阶段，数字孪生能够实现对水资源分配与流动过程的高精度仿真，动态模拟入库流量、水库水位及环境因素的变化，并基于不同季节特征与多元水文条件，实现水资源的精准调度，优化水电站发电效率。此外，数字孪生不仅能提前7~15天预测齿轮箱磨损、轴承过热等典型故障，更能通过数字仿真预演不同维护方案的效果，使非计划停机时间减少60%以上。
在退役与回收阶段，数字孪生可基于坝体应力、发电机组损耗、水下闸门腐蚀等数据，提前模拟坝体拆除顺序、发电机组拆解流程，规避传统回收中水下结构盲目作业引发的流域安全风险，提升金属、混凝土等材料的回收利用率。针对水下部件回收环节，可通过仿真优化潜水作业方案，降低水下拆解成本。
（三）数字孪生技术在风能中的应用
风电是风能资源的高效利用方式，我国风电设备集中分布于西北部地区，距离远、跨度大成为风电生产管理的一大痛点。数字孪生正在逐步改变风电场的管理和运维模式，通过对风机进行精准的数字化映射，实现了对单台风机运行状态的实时监测与个性化管理。该技术目前在风电站主要应用于风资源评估与场址优选、叶片健康状态监测、关键部件故障预测与诊断等场景，在提高设计验证效率、减少故障停机和降低运维成本方面有一定成效（见图4）。
在规划与选址阶段，数字孪生通过对风场环境的精细模拟，可以优化风机布局，最大限度地捕捉和利用风能，提升整个风电场的产能效益，同时分析机组排布对尾流效应的影响，并结合生态敏感区分布模拟施工对鸟类迁徙、植被覆盖的影响，有效规避传统依赖经验选址的偏差，提升规划科学性与前瞻性。
建设与施工阶段，数字孪生整合风机BIM全三维模型、施工进度计划及现场传感网络，通过仿真预演风机吊装、基础浇筑等关键工序，提前排查工序冲突。系统实时采集基础混凝土养护温度、塔筒垂直度偏差等数据，并与数字模型动态比对，实现施工过程的全程监控。借助塔机定位与吊装路径仿真，实现叶轮与机舱对接的毫米级精度控制，有效规避高空作业碰撞隐患。
在运行与维护阶段，数字孪生模型能实时监测风力发电机组的冰层附着情况、温度调控、健康状态、疲劳损伤程度、材料应力等关键指标，为风力发电机组的安全稳定运行提供坚实的数据支撑。同时，依托孪生数据对风电机组整机运行状态、核心部件参数及环境变量实现多维度实时监测与动态映射，通过深度挖掘关键零部件的振动、转速、温度、发电时长及故障等多元数据，可精准识别关键零部件的运行异常数据，进而实现风电机组整机与核心部件的故障预警。
在退役与回收阶段，依托叶片疲劳损伤、齿轮箱磨损、塔架应力等数据，数字孪生模型能提前模拟拆解顺序，如优先处理含重金属的电气部件，规避叶片脆性断裂风险。针对叶片这一核心难回收部件，其可通过仿真对比热解、机械破碎等工艺的材料回收率与能耗，优化绿色回收方案；同时，结合风机地理位置分散特性，动态规划拆解设备运输路径，降低跨区域回收成本。
四、数字孪生在可再生能源领域的应用挑战
（一）数据支撑体系存在协同、采集与处理难题
为提升数字孪生在可再生能源领域的应用效能，亟须解决其底层数据支撑体系存在的关键问题。首先，缺乏跨层级、跨领域的数据协同机制，政府、企业及用户间数据共享存在技术壁垒与统计口径差异，严重制约了可再生能源产业与数字孪生的深度融合。其次，风电场、光伏电站等常位于偏远地区，通信条件差，传感器布设密度低，导致关键数据缺失或延迟，难以满足数字孪生高实时、高精度的模型训练与校验需求。最后，数据采集频率与粒度不匹配，传统数据采集与监控系统（SCADA）受硬件与带宽限制，多采用秒级采样，无法捕捉毫秒级设备瞬态特征，导致高频数据丢失或均值化，且全量高频数据存储成本高昂，迫使数据粗化处理，致使孪生模型输入分辨率不足，显著削弱其动态仿真与故障预测能力。
（二）规模化应用存在多维挑战与生态制约
目前，数字孪生在可再生能源领域的应用多停留在示范验证阶段，其规模化推广与深度应用面临严峻挑战，核心制约在于市场参与度不足，呈现“技术热、市场冷”的局面。从需求侧看，不同可再生能源的设备类型、运行环境等差异显著，数字孪生模型重构和定制成本高昂，存在从“单点定制”到“批量适配”的鸿沟。从供给侧看，数字孪生服务商普遍存在对可再生能源系统运行机理认知不足、业务痛点把握不准的问题，提供的解决方案多停留在可视化层面，难以实现系统级优化与控制，导致技术供给与真实需求结构性错配。从资本侧看，数字孪生具有项目周期长、重数据资产投入、行业标准缺失等特性，传统估值模型难以准确量化其技术价值与风险收益，加之可再生能源项目受政策波动影响明显，退出路径不清晰。这就导致资本更倾向于硬件类“短平快”投资，致使数字孪生类软服务资金供给不足，难以形成健康可持续的市场生态。
（三）高保真度模拟存在计算资源瓶颈
数字孪生在可再生能源领域的应用需依托高精度多物理场仿真模型，以实现对复杂动态系统的精准模拟，但其发展面临多物理场耦合、跨尺度模型融合与高实时性要求的挑战，受限于当前计算资源与架构能力。首先，硬件算力存在瓶颈，传统的高保真度多物理场仿真严重依赖中央处理器（CPU）集群，其串行计算模式难以高效处理风光场站大规模并行仿真任务，无法满足数字孪生实时的要求。其次，传统物理模型难以根据实时环境变化进行在线调整更新，为实现对风电场、光伏阵列等复杂系统的精准刻画，往往需要构建具有极高自由度的多物理场高精度模型，这导致计算复杂度呈指数级增长。最后，可再生能源场站普遍面临边缘计算资源匮乏的困境，数据依赖云端回传致使通信延迟高、带宽利用率低，难以满足数字孪生毫秒级闭环控制要求，加剧系统运行风险。
五、可再生能源数字孪生规模化应用的推进策略
（一）优化数字孪生数据支撑体系
数字孪生的高效运行依赖于数据的高速汇聚、处理与价值挖掘，构建统一高效的信息基础设施是其落地应用的重要基石。一是构建全域互联的数据中台体系，形成企业级数据枢纽，集成SCADA、状态监测系统（CMS）、BIM及气象预报等多源异构数据，通过清洗、标签化与建模，形成统一、高质量、可复用的数据资产，从根本上破除数据壁垒。二是建立“空天地海”一体化的立体感知网络，规模化部署高精度传感器与智能采集设备，并嵌入关键设备内部，依托低功耗广域传输降低对传统通信的依赖。结合卫星遥感、无人机多光谱与激光雷达监测，实现大范围气象数据获取与微观缺陷识别，有效弥补地面感知盲区。三是构建边云协同的智能分级采集与动态存储体系，依托边缘节点实现本地毫秒级响应与数据过滤，高价值数据上传至云端进行动态分级存储与生命周期管理，实现数据自动分层与无缝调用，全面提升数据利用效率和系统响应能力。
（二）建立数字孪生技术落地应用的市场引导机制
先进技术的落地离不开成熟的市场生态。当前可再生能源领域对数字孪生的认知不足和参与度低，是制约其发展的重要障碍，必须通过多方面的市场引导机制，全面激发产业链各环节的主动性与创造性。一是充分发挥示范项目的标杆引领与价值可视化作用，由政府与行业龙头联合牵头，精心遴选大型风电基地、分布式光伏集群、光热电站等多元场景建设国家级示范项目，设定可量化的经济技术指标，公开展示数字孪生带来的实际效益和投资回报率，以事实数据消除市场疑虑。二是强化服务商技术供给与业务融合能力，引导服务商采用“场景驱动”的研发路径，聚焦风电功率预测、光伏设备故障诊断等高频需求，开发标准化解决方案。三是创新商业模式与金融支持政策，推动从“软件销售”向“价值服务”转型，探索软件即服务（SaaS）订阅、按效果付费等模式，降低用户初始投入；同时通过产业基金、绿色信贷和税收优惠等政策，有效降低企业数字化改造成本，提升投资意愿。
（三）提升计算效率与模型智能水平
高保真度仿真是实现数字孪生精准映射与预测优化的核心，然而，其巨大的计算需求构成显著技术瓶颈，需从算力、算法与架构多层面协同突破。一是构建“CPU+GPU+FPGA/ASIC”异构计算体系，依托图形处理器（GPU）大规模并行架构加速求解过程，缩短计算任务，在边缘侧采用现场可编程门阵列（FPGA）或专用集成电路（ASIC）实现硬件级加速，满足微秒级实时控制需求。二是发展高效算法与智能模型，依托智能降阶模型提取高维特征，构建轻量化代理模型，在保持物理机理的同时提升计算效率多个数量级。借助物理信息神经网络融合数据与物理约束，实现高精度快速求解，降低对传统算力的依赖。三是打造“云-边-端”协同算力架构，在场站部署边缘服务器，负责轻量化数字孪生模型运行、数据预处理及毫秒级控制响应，有效减轻云端负荷与传输延迟，保障关键业务实时性与可靠性。
六、结语
数字孪生与可再生能源转型的深度融合，为破解能源结构调整难题提供了全新范式。在数字孪生技术的支持下，可再生能源凭借其清洁低碳、可持续供应的优势，正逐步突破传统能源发展模式的桎梏，成为能源行业未来可持续发展的基石。本文通过梳理数字孪生在可再生能源中的作用机制与实践路径，清晰呈现出数字孪生以“虚实映射—动态优化—协同管控”为核心的赋能逻辑。未来，随着数字技术与能源产业的深入融合，数字孪生必将成为可再生能源规模化应用的“数字基座”，为 “双碳”目标实现与能源可持续发展注入持久动能。
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（作者系国家工业信息安全发展研究中心工程师）