Trong bối cảnh thế giới đang đối mặt với nhu cầu cấp thiết về giảm phát thải carbon và chống biến đổi khí hậu, các nhà nghiên cứu tại Đại học Sharjah đang hướng tới một công nghệ tiên tiến có thể định hình lại tương lai năng lượng: bản sao số (digital twins) được hỗ trợ bởi AI.

Theo các nhà nghiên cứu, bản sao số - những mô hình ảo của các hệ thống vật lý - có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta sản xuất, quản lý và tối ưu hóa năng lượng trên nhiều nền tảng năng lượng sạch khác nhau. Điều này sẽ đẩy nhanh quá trình chuyển đổi khỏi nhiên liệu hóa thạch, vốn bị các nhà khoa học môi trường coi là nguyên nhân chính gây ra hiện tượng nóng lên toàn cầu.

Khả năng tái tạo và tương tác với các hệ thống phức tạp đã biến bản sao số thành một trụ cột đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp. Chúng giúp thúc đẩy cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và phát triển các giải pháp mới lạ.

Tuy nhiên, các nhà khoa học cảnh báo rằng các mô hình bản sao số hiện tại vẫn đối mặt với những hạn chế đáng kể, cản trở tiềm năng lớn của chúng trong việc khai thác năng lượng từ các nguồn như gió, mặt trời, địa nhiệt, thủy điện và sinh khối.

Trên tạp chí Energy Nexus, các nhà nghiên cứu cho biết, bản sao số rất hiệu quả trong việc tối ưu hóa các hệ thống năng lượng tái tạo. Tuy nhiên, mỗi nguồn năng lượng lại đặt ra những thách thức riêng biệt - từ sự biến đổi dữ liệu và điều kiện môi trường đến sự phức tạp của hệ thống - có thể hạn chế hiệu suất của công nghệ sinh đôi số, bất chấp tiềm năng đáng kể của chúng trong việc cải thiện việc sản xuất và quản lý năng lượng.

Trong nghiên cứu của mình, các tác giả đã tiến hành một đánh giá sâu rộng các tài liệu hiện có về ứng dụng của bản sao số trong hệ thống năng lượng tái tạo. Họ đã xem xét các bối cảnh, chức năng, vòng đời và khuôn khổ kiến trúc khác nhau để hiểu cách bản sao số đang được sử dụng hiện nay và những khoảng trống còn lại.

Để rút ra những hiểu biết có ý nghĩa, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các kỹ thuật khai thác văn bản tiên tiến, tận dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phương pháp khoa học chặt chẽ này đã giúp họ phân tích lượng lớn dữ liệu thô và khám phá các mô hình, khái niệm và xu hướng mới nổi có cấu trúc.

Từ phân tích chuyên sâu này, các tác giả đã đưa ra một số kết luận chính. Họ đã xác định các khoảng trống nghiên cứu, đề xuất các hướng đi mới và phác thảo những thách thức cần được giải quyết để khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ bản sao số trong lĩnh vực năng lượng tái tạo.

Sau cuộc thảo luận chi tiết về việc tích hợp bản sao số vào các ứng dụng năng lượng tái tạo khác nhau, các tác giả đã tóm tắt những phát hiện quan trọng nhất của họ trên năm nguồn năng lượng chính: gió, mặt trời, địa nhiệt, thủy điện và sinh khối. Mỗi nguồn đều mang đến những cơ hội và thách thức riêng, và nghiên cứu cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về cách bản sao số có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất trong từng lĩnh vực.

Nghiên cứu tiết lộ rằng bản sao số mang lại những lợi thế đáng kể trên nhiều hệ thống năng lượng tái tạo:

Năng lượng gió: bản sao số có thể dự đoán các tham số không xác định và hiệu chỉnh các phép đo không chính xác, nâng cao độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống.

Năng lượng mặt trời: Chúng giúp xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất và công suất đầu ra, cho phép thiết kế và tối ưu hóa hệ thống tốt hơn.

Năng lượng địa nhiệt: bản sao số có thể mô phỏng toàn bộ quy trình vận hành - đặc biệt là khoan - tạo điều kiện phân tích chi phí và giảm cả thời gian lẫn chi phí.

Năng lượng thủy điện: Các mô hình dựa trên AI mô phỏng động lực hệ thống để xác định các yếu tố ảnh hưởng. Trong các nhà máy thủy điện cũ, chúng được sử dụng để giảm thiểu tác động của sự mệt mỏi của người lao động đến năng suất.

Năng lượng sinh khối: bản sao số cải thiện hiệu suất và quản lý bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc về quy trình vận hành và cấu hình nhà máy.

Mặc dù đóng góp của các tác giả cho lĩnh vực này nổi bật ở việc làm rõ những hạn chế quan trọng trong ứng dụng công nghệ sinh đôi số trên các nguồn năng lượng này. Tuy nhiên, phân tích của họ nhấn mạnh sự cần thiết của các mô hình mạnh mẽ hơn có thể giải quyết các thách thức cụ thể và độc đáo của từng hệ thống năng lượng tái tạo.

Các tác giả xác định một số hạn chế trong ứng dụng của bản sao số trên các hệ thống năng lượng tái tạo khác nhau:

Năng lượng gió: bản sao số đối mặt với thách thức trong việc mô hình hóa và giám sát chính xác các điều kiện môi trường. Chúng gặp khó khăn trong việc mô phỏng các yếu tố quan trọng như xói mòn cánh quạt, suy giảm hộp số và hiệu suất hệ thống điện – đặc biệt là ở các tua-bin đã cũ.

Năng lượng mặt trời: Mặc dù có tiềm năng, bản sao số vẫn chưa đủ khả năng dự đoán đáng tin cậy hiệu suất dài hạn. Chúng gặp khó khăn trong việc theo dõi sự suy giảm của tấm pin và tính đến các ảnh hưởng môi trường theo thời gian, điều này ảnh hưởng đến độ chính xác và tính hữu ích của chúng.

Năng lượng địa nhiệt: Một trở ngại lớn là thiếu dữ liệu chất lượng cao, điều này cản trở khả năng của sinh đôi số trong việc mô phỏng những bất ổn địa chất và điều kiện dưới bề mặt. Công nghệ này cũng đối mặt với sự phức tạp trong việc mô hình hóa hành vi dài hạn của hệ thống địa nhiệt, bao gồm truyền nhiệt và động lực dòng chảy của chất lỏng.

Năng lượng thủy điện: Khi áp dụng cho các dự án thủy điện, bản sao số đối mặt với thách thức trong việc mô hình hóa chính xác sự biến động của dòng chảy nước và trong việc nắm bắt các ràng buộc về môi trường và sinh thái. Những hạn chế này làm giảm hiệu quả của chúng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và tính bền vững của hệ thống.

Năng lượng sinh khối: Khi được sử dụng với các hệ thống năng lượng sinh khối, bản sao số vẫn gặp khó khăn trong việc mô phỏng toàn bộ chuỗi cung ứng sản xuất. Chúng chưa thể cung cấp các mô hình chính xác cho các quá trình sinh học, chuyển đổi sinh khối và các phản ứng hóa sinh và nhiệt hóa phức tạp liên quan.

Các tác giả nhấn mạnh những hàm ý rộng lớn hơn của những thiếu sót này đối với ngành năng lượng tái tạo. Để giải quyết những thách thức này, họ đưa ra một bộ hướng dẫn và lộ trình nghiên cứu nhằm giúp các nhà khoa học nâng cao độ tin cậy và chính xác của công nghệ bản sao số.

Các khuyến nghị của họ tập trung vào việc cải thiện phương pháp thu thập dữ liệu, nâng cao kỹ thuật mô hình hóa và mở rộng khả năng tính toán để đảm bảo bản sao số có thể cung cấp những hiểu biết đáng tin cậy cho việc ra quyết định và tối ưu hóa hệ thống.

P.T.T (NASTIS), theo https://www.sciencedaily.com/releases/, 2025