Hoe digitale tweelingen de toekomst van hernieuwbare energie zullen aandrijven

Al enkele eeuwen gebruiken we olie- en gasbronnen om elektriciteit op te wekken, voertuigen en vliegtuigen aan te drijven, en dienen ze als basis voor een breed scala aan producten, waaronder rubber, kunststoffen, meststoffen en farmaceutische producten.

Deze niet‑hernieuwbare, natuurlijke bronnen bestaan uit koolstof en waterstof en leveren tot wel 84 % van de wereldwijde energieopwekking. Het grootschalige gebruik van deze eindige, conventionele bronnen heeft echter geleid tot vervuiling en milieuschade.

Door het vrijkomen van giftige broeikasgassen en schadelijke verontreinigende stoffen dragen de winning en verbranding van fossiele brandstoffen bij aan klimaatverandering en opwarming van de aarde, en beïnvloeden ze de menselijke gezondheid en ecosystemen.

Een belangrijke oplossing voor deze sterk negatieve impact op de planeet, veroorzaakt door olie‑ en gasbronnen, is de overstap van fossiele brandstoffen naar hernieuwbare energiebronnen.

Hernieuwbare energie wordt gewonnen uit omgevingsbronnen zoals het weer en de geografische locatie. Het is een emissievrije groene energie.

Zonne‑, wind‑, waterkracht‑, geothermische en biomassa‑energie zijn de meest prominente voorbeelden van hernieuwbare energiebronnen, die duurzaam zijn.

In het afgelopen decennium heeft de wereld zich tot deze hernieuwbare energiebronnen gewend als een manier om een groene energietransitie te bewerkstelligen, wat heeft geleid tot een gestage toename van hun gebruik in diverse toepassingen.

Volgens het Internationaal Energieagentschap (IEA) zal het verbruik van hernieuwbare energie in de sectoren elektriciteit, warmte en transport voorspeld te stijgen met ongeveer 60 % tussen 2024 en 2030, waardoor het aandeel van hernieuwbare energie in het uiteindelijke energieverbruik zal stijgen van 13 % in 2023 naar bijna 20 % in 2030.

Hoewel ze gunstig zijn voor het milieu, brengt de integratie van deze natuurlijke bronnen in energieopwekking, opslag en transport hun eigen uitdagingen met zich mee vanwege hun intermitterende aard en sterke afhankelijkheid van externe factoren zoals seizoen en locatie. Deze afhankelijkheid vereist een energiesopslagsysteem.

Er zijn ook hoge initiële infrastructuurkosten verbonden aan hernieuwbare energiebronnen, terwijl hun opwekkingssnelheid traag is.

Als gevolg hiervan worden conventionele bronnen nog steeds gebruikt voor het grootste deel van de energieopwekking. Dit maakt het cruciaal om een nieuwe strategie en technologie te hebben om deze uitdagingen beter aan te pakken. Dat betekent het begrijpen, bestuderen en analyseren van het gedrag van de parameters van elk systeem tijdens de ontwerp-, productie‑ en service‑fasen van de bruikbare levenscyclus van elk hernieuwbaar energiesysteem. Hier komt digitale‑tweeling (DT)‑technologie in beeld.

De technologie maakt gebruik van adaptieve modellen om de realtime prestaties van fysieke systemen in een digitale omgeving te simuleren, waardoor potentiële systeemstoringen kunnen worden voorspeld en voorkomen. 

Van fysiek naar digitaal: de opkomst van virtuele replica’s

Een digitale tweeling is simpelweg de virtuele weergave of replica van een fysiek, reëel object, persoon, systeem of proces. Om zijn fysieke tegenhanger te spiegelen, maakt de digitale replica gebruik van realtime gegevens die met behulp van sensoren, simulaties en machine learning worden vastgelegd.

Dit maakt monitoring, analyse en voorspelling van het gedrag van het fysieke asset in verschillende scenario’s mogelijk, waardoor we betere beslissingen kunnen nemen.

Het vermogen van deze digitale tweelingen om complexe systemen te repliceren en ermee te interageren, heeft ze zeer waardevol gemaakt in diverse sectoren, waar ze verbeteringen in efficiëntie, kostenreductie en de ontwikkeling van innovatieve oplossingen stimuleren.

Volgens schattingen van McKinsey zal de wereldwijde markt voor digitale‑tweelingtechnologie $73.5 miljard tegen 2027, met een jaarlijkse groei van 60 % gedurende de komende vijf jaar.

De term ‘digital twin’ werd in 2010 door NASA’s John Vickers overgenomen, maar het kernidee bestond al veel eerder. Het ruimteagentschap ontwikkelde de technologie oorspronkelijk voor gebruik in ruimteverkenningsmissies in de jaren zestig.

In 2002 kondigde Dr. Michael Grieves het concept formeel aan en paste het toe op de productie. Het concept werd onderverdeeld in drie kernonderdelen: de feitelijke fysieke ruimte, de virtuele ruimte van dat fysieke onderdeel, en de koppeling die de twee verbindt.

Jaren later, in 2011, ontwikkelde de Amerikaanse luchtmacht een digitale tweeling om vliegtuigen te ontwerpen en vermoeidheid en onderhoud te voorspellen. Vanaf dat moment verspreidde de technologie zich naar andere sectoren, waaronder de lucht- en ruimtevaart, transport, scheepvaart, productie, gezondheidszorg en olie‑ en gas‑toepassingen.

In hernieuwbare energie is de primaire functie van een digitale tweeling het verzamelen van gegevens van sensoren op locatie om de werking van het fysieke systeem in een virtuele omgeving te reproduceren.

Voor elk type hernieuwbaar energiesysteem kan gedurende de verschillende levenscyclusfasen een digitale tweeling worden gecreëerd om een specifieke taak te vervullen. Dit vereist enorme hoeveelheden gegevens, waaronder de geometrie van elk onderdeel, weergegevens, eerdere problemen, historische voorspellingen, experimentele en praktische data, en realtime data, waardoor de toepassing van digitale tweelingen in deze sector complex en uitdagend is.

Het punt is dat de toepassing van digitale tweelingen in hernieuwbare energiesystemen nog niet uitgebreid is onderzocht.

Daarom duikt de nieuwe studie diepgaand in dit concept binnen deze sector. Onderzoekers van de University of Sharjah hebben een grondige verkenning uitgevoerd van AI‑aangedreven digitale tweelingen als instrument om de transitie naar schone energie te versnellen.

In hun artikel voeren de onderzoekers een grondige beoordeling uit van de architectuur, functies, levenscyclus en toepassingen van digitale‑tweelingtechnologie in hernieuwbare energiesystemen.

Hiervoor maakten ze gebruik van AI, machine learning (ML) en natural language processing (NLP), waarmee ze grote hoeveelheden ruwe data konden analyseren en betekenisvolle inzichten konden ontdekken over gestructureerde patronen en opkomende trends.

Met dit onderzoek is het idee om het potentieel van de technologie te benutten om efficiëntie en duurzaamheid te verbeteren, terwijl de uitdagingen van datakrapte, complexe biologische processen, verslechterde apparatuurmodellering en milieuvariabiliteit worden aangepakt.

De groene verschuiving optimaliseren: de belofte & uitdagingen van AI‑aangedreven digitale tweelingen

Terwijl de wereld worstelt om de CO₂‑uitstoot te verminderen en klimaatverandering tegen te gaan, hebben onderzoekers zich tot AI‑aangedreven digitale tweelingen gewend om de toekomst van energie opnieuw vorm te geven.

Volgens de onderzoekers kunnen deze digitale weergaven van de fysieke wereld de opwekking, het beheer en de optimalisatie van hernieuwbare energiebronnen transformeren, waardoor de overgang van fossiele brandstoffen wordt versneld. Maar daarvoor moeten we hun opvallende beperkingen overwinnen.

Zoals de onderzoekers opmerken: “digitale tweelingen zijn zeer effectief bij het optimaliseren van hernieuwbare energiesystemen”, maar elke hernieuwbare energiebron brengt unieke uitdagingen met zich mee die de prestaties van digitale‑tweelingtechnologieën kunnen beperken, ondanks hun aanzienlijke belofte om de energieopwekking en -beheer te verbeteren.

Na een uitgebreide review van de bestaande literatuur over het onderwerp, over hoe digitale tweelingen in de sector worden toegepast, identificeerden ze onderzoekshiaten, stelden richtlijnen voor en bespraken de kwesties die moeten worden aangepakt om volledig te profiteren van digitale‑tweelingtechnologie in de hernieuwbare energiesector.

Er wordt ook een onderzoeksroutekaart aangeboden om wetenschappers te helpen de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de technologie te verbeteren.

In hun studie definieerden de onderzoekers aanzienlijke voordelen van digitale tweelingen, evenals hun beperkingen over verschillende hernieuwbare energiesystemen. De aanbevelingen van de onderzoekers richten zich op het uitbreiden van rekenkracht, het verbeteren van modelleringsmethoden en het optimaliseren van dataverzamelingsprocessen, zodat digitale tweelingen nauwkeurige en betrouwbare inzichten kunnen leveren voor besluitvorming en systeemoptimalisatie.

Windenergie

Windenergie benut de kracht van de wind om elektriciteit te genereren. In 2024, zijn bijdrage aan de wereldwijde energieopwekking groeide tot 8,1%. Het staat op het punt om de tweede‑grootste bron van wereldwijde hernieuwbare elektriciteitsopwekking te worden, achter zonne‑PV, tegen het einde van dit decennium.

Om de kinetische energie van de wind om te zetten in elektriciteit, worden windturbines zowel op het land als offshore op zee geïnstalleerd, vast of drijvend.

Voornamelijk worden hier twee typen windturbines gebruikt. De verticale‑as windturbine (VAWT) draait met een as die loodrecht op de windbeweging staat. De andere is de horizontale‑as windturbine (HAWT), die parallel aan de windstroom draait.

Hoewel HAWT de maximale hoeveelheid windenergie opvangt, vereist het een stabiele luchtstroom zonder aanzienlijke fluctuaties. VAWT daarentegen vangt wind uit elke richting en werkt op een turbulente locatie met een lagere opwekkingssnelheid.

Het gebruik van digitale tweelingen kan hier helpen onbekende parameters te voorspellen en onnauwkeurige metingen te corrigeren.

Echter, ze ondervinden uitdagingen bij het nauwkeurig modelleren en monitoren van omgevingsfactoren en -condities. Onbetrouwbare data en gaten in data die van afgelegen of offshore gebieden worden verzameld, veroorzaken ook problemen voor digitale tweelingen. Bovendien worstelen ze met het simuleren van kritieke factoren in verouderende turbines, zoals verslechtering van het tandwielhuis, bladerosie en de prestaties van het elektrische systeem.

Klik hier voor een lijst van top windenergie‑aandelen.

Zonne‑energie

De belangrijkste motor van de groei van hernieuwbare energie is zonne‑energie, die de grootste bijdragen levert aan de schone energieopwekking al enkele jaren. In 2024 leverde het meer dan 2.000 TWh elektriciteit, met een extra 474 TWh om een aandeel van 6,9 % te bereiken, waardoor het de snelst groeiende energiebron werd voor het 20e jaar op rij.

De snelst groeiende en grootste bron van nieuwe elektriciteit is zonne‑energie. Zonlicht wordt direct omgezet in elektriciteit met behulp van fotovoltaïsche (PV) cellen. Een PV‑paneel, of zonnepaneel, bevat PV‑cellen die zijn gemaakt van een energie‑overdragende halfgeleider. Deze cellen absorberen het zonlicht en zetten zonne‑energie om in elektriciteit.

Ondertussen is geconcentreerde zonne‑energie (CSP) een indirecte manier om elektriciteit te genereren, waarbij lenzen of spiegels worden gebruikt om zonlicht te concentreren op een brandpunt.

Met betrekking tot zonne‑energie gebruiken digitale tweelingen realtime data van sensoren om de belangrijkste factoren die efficiëntie en uitgangsvermogen beïnvloeden te vinden. Ondanks hun potentieel kunnen digitale tweelingen hier de prestaties niet nauwkeurig voorspellen vanwege variaties in atmosferische omstandigheden. Ook hebben ze moeite met het monitoren van paneeldegradatie en omgevingsinvloeden in de loop van de tijd, wat hun nauwkeurigheid en bruikbaarheid beïnvloedt.

Net als bij windenergie kan de dataverzameling uit afgelegen of offshore gebieden hier schaars of onbetrouwbaar zijn.

Klik hier voor een lijst van top zonne‑energie‑aandelen.

Geothermische energie

Deze hernieuwbare energie wordt onttrokken uit de interne warmte van de aardkern en wordt gebruikt voor verwarming en koeling naast elektriciteitsopwekking. Het aandeel in hernieuwbare energie is minder dan 3 %.

Digitale tweelingen kunnen helpen het volledige operationele proces van het gebruik van geothermische energie te simuleren, met name het boorproces. Door kostenanalyse te vergemakkelijken en vermoeidheid te voorspellen, kunnen ze zowel tijd als kosten besparen die met de operatie gepaard gaan.

De grootste uitdaging hier is de beperkte beschikbaarheid van hoogwaardige data, wat de mogelijkheid van de technologie belemmert om geologische onzekerheden en omstandigheden onder het aardoppervlak te simuleren. Daarnaast zijn er complexe langetermijngedragingen van geothermische systemen, zoals warmteoverdracht en vloeistofdynamiek, die moeilijk te modelleren zijn voor digitale tweelingen.

Waterkrachtenergie

Waterkracht maakt gebruik van de stroming van water om energie te produceren. Het benut de effecten van zwaartekracht en hoogteverschil.

In 2024 vertegenwoordigde waterkracht het grootste deel van de wereldwijde elektriciteitsopwekking door hernieuwbare energietechnologie. Maar dit grootste hernieuwbare aandeel van 14 % wordt verwacht door het IEA een daling van één procent te zien tegen 2030, aangezien het toenemende gebruik van zonne‑PV en windenergie waterkracht minder prominent maakt. Het wordt nog steeds verwacht te groeien naarmate nieuwe projecten actief worden.

Waterkracht gaat gepaard met hoge bouwkosten, heeft een negatieve invloed op de waterkwaliteit en heeft een nadelige impact op dierenhabitats.

Digitale tweelingen kunnen worden toegepast op waterkracht om het systeem te simuleren en factoren die het beïnvloeden te identificeren. In oudere centrales kunnen ze helpen de impact van vermoeidheid van werknemers op de productiviteit te verlichten. 3D‑laserscanning wordt hier gebruikt om kosteneffectieve vermoeidheidsconstructie te detecteren.

De uitdaging is echter datakrapte, verouderde infrastructuurprestaties en het nauwkeurig modelleren van de complexe variabiliteit van waterstromen, evenals het monitoren van milieu‑ en ecologische beperkingen.

Biomassa‑energie

Dit type energie wordt verkregen uit organisch materiaal, dat bestaat uit afgebroken dieren en planten. Het kan worden gewonnen uit diverse vaste, vloeibare en gasvormige bronnen zoals methaan, landbouwgewassen, plantaardige oliën, dierlijke mest en stedelijk vast afval.

De AI‑aangedreven modellen kunnen helpen de functionaliteit en werking van biomassa‑energie te verbeteren door een dieper inzicht te bieden in het volledige proces en de opstelling van de installatie, zoals een verbrandingsoven.

Maar wanneer ze worden toegepast op dit hernieuwbare energiesysteem, hebben digitale tweelingen moeite om de biomassa‑conversie en biologische, biochemische en thermochemische processen nauwkeurig te modelleren. Ze ondervinden ook uitdagingen bij het simuleren van de volledige toeleveringsketen van de biomassa‑energieproductie.

Investeren in de digitale‑tweelingtechnologie

Als we kijken naar een investeringskans in deze sector, PTC Inc. (PTC ) valt op door zijn kernfocus op digitale tweelingen en sterke marktprestaties. Het wereldwijde softwarebedrijf stelt productie‑ en productbedrijven in staat om digitaal te transformeren hoe ze fysieke producten ontwerpen, vervaardigen en onderhouden.

PTC Inc. (PTC )

PTC’s suite van producten omvat Windchill voor enterprise product lifecycle management software, Creo om producten te bouwen met CAD/CAM/CAE, ALM‑software Codebeamer voor moderne ontwikkeling, asset‑centric ServiceMax voor service‑management, cloud‑native PLM‑platform Arena, cloud‑native CAD‑platform Onshape, Kepware om industriële data te benaderen en te besturen, ThingWorx om industriële Internet of Things (IIoT)‑applicaties te bouwen en uit te rollen, schaalbaar enterprise AR‑platform Vuforia, Servigistics voor beheer van service‑onderdelen, en Arbortext om content efficiënt te creëren, beheren en leveren.

De digitale tweelingen van PTC zijn ook gebruikt in de sector van hernieuwbare energie.

Een paar jaar geleden ging de in Frankrijk gevestigde energiegroep ENGIE een samenwerking aan om een virtuele oven te ontwikkelen ter ondersteuning van de transitie van industriële assets. EDF gebruikte ondertussen ThingWorx en Vuforia om operaties te monitoren, de training van werknemers te verbeteren en kritieke onderhoudstaken voor haar kerncentralesystemen te simuleren. Howden paste de technologie toe om haar compressoren en ventilatoren in olie‑ & gas en energieopwekking te verbeteren.

Wat betreft de marktprestaties heeft PTC’s aandeel een all‑time high (ATH) boven $219 bereikt, met een stijging van 16,83 % YTD en een groei van 57,5 % sinds april. Daarbij heeft het een EPS (TTM) van 4,24 en een P/E (TTM) van 50,64.

Voor het derde fiscale kwartaal van 2025 rapporteerde een groei van 14 % in operationele en vrije kasstroom, die uitkwam op $850 miljoen.

“Q3 was weer een solide kwartaal van uitvoering voor PTC,” merkte Neil Barua, President en CEO van PTC, terwijl hij voortgang deelde in CAD, PLM, ALM, SLM en SaaS met nieuwe productaanbiedingen en verbeteringen.

In dit kwartaal heeft het bedrijf $75 miljoen aan aandeleninkoop gedaan als onderdeel van de autorisatie van $2 miljard.

Deze week breidde PTC zijn samenwerking met NVIDIA uit door de integratie van NVIDIA Omniverse‑technologieën in Creo en Windchill aan te kondigen om bedrijven te helpen de productkwaliteit te verbeteren, de ontwikkeling te versnellen en effectiever samen te werken aan complexe producten gedurende hun volledige levenscyclus.

“De meest geavanceerde producten van vandaag — van AI‑hardware tot industriële machines — zijn complexer, meer geïntegreerd en engineering‑intensiever dan ooit,” zei Barua, en merkte op dat met deze samenwerking “we onze klanten de mogelijkheid geven om ontwerp‑ en configuratiegegevens te integreren in een realtime, meeslepende simulatie‑omgeving.”

Begin dit jaar bracht PTC ServiceMax AI uit, dat de volledige gedocumenteerde geschiedenis van apparatuurdata, servicegeschiedenis en meer zal benutten om organisaties te helpen hun workflows te moderniseren en veldservicetechnici meer werk in minder tijd te laten doen.

Laatste PTC Inc. (PTC) aandelennieuws en ontwikkelingen

Slotgedachten over digitale tweelingen & schone energie

Digitale‑tweelingtechnologie is naar voren gekomen als een effectief instrument voor het optimaliseren van hernieuwbare energiesystemen. Hoewel het potentieel om efficiëntie, voorspelling en systeemintegratie te maximaliseren onbetwistbaar is, kent het ook nadelen.

Alleen door de uitdagingen rond datatoegang te overwinnen, complexe modelleringsomgevingen te beheren en kosteneffectieve, schaalbare oplossingen te bouwen, kan echte adoptie worden bereikt.

Dus, terwijl de wereld overschakelt naar hernieuwbare energiebronnen om de CO₂‑uitstoot te verminderen en klimaatverandering te bestrijden, staan digitale tweelingen klaar om het volgende tijdperk van groene energie te definiëren.

Referenties:

1. Semeraro, C., Aljaghoub, H., Al‑Ali, H.K.M.H., Abdelkareem, M.A., & Olabi, A.G. “De toekomst benutten: digitale tweelingtoepassingen en -implicaties in hernieuwbare energie verkennen.” Energy Nexus, vol. 18, 1 juni 2025, p. 100415. ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/j.nexus.2025.100415