
حصلت الدكتورة آية رضا اللين، علي الدكتوراه من ، في رسالة بعنوان " دمج السيارات الكهربائية في شبكات الطاقة الحديثة اعتمادا على الذكاء الاصطناعي"، ب.

أهداف الرسالة
تهدف هذه إلى تطوير إطار شامل قائم على الذكاء الاصطناعي لتحقيق الدمج الأمثل لأنظمة شحن السيارات الكهربائية التي تعتمد على البطاريات ضمن شبكات التوزيع الحديثة. وفي هذا السياق، وتستعرض الرسالة مراجعة تكاملية لتقنيات السيارات الكهربائية بما يشمل البطاريات المستخدمة، وأنظمة الدفع، البنية التحتية للشحن، بالإضافة إلى أبعاد العشوائية الرئيسية والمنهجيات السابقة للتخطيط الأمثل لإدخال وتشغيل محطات الشحن لهذه السيارات في شبكات التوزيع الكهربائية.
وتركز الدراسة بشكل خاص على معالجة التعقيد التشغيلي المتزايد الناتج عن الانتشار واسع النطاق لمحطات الشحن السريع وتفاعلها مع وحدات التوليد الموزعة. ومن خلال تحليل دقيق لحالات الشبكة الطبيعية وتحت حدوث اخطاء تبحث الدراسة في تأثير انتشار السيارات الكهربائية على مؤشرات الأداء الرئيسية مثل المفاقيد الكهربائية في النظام، تيارات الأعطال، استقرار الجهد. ويتم دراسة ذلك عبر نمذجة عدم العشوائية المتمثلة في تغَير نسبة الحمل وسلوك شحن السيارات الكهربائية العشوائي بالاعتماد على طريقة التقدير ثلاثي النقاط للعالم هونغ.
ويلى هذا التحليل تطوير نهج تحسين متعدد الأهداف ضمن شبكات التوزيع المتزنة ذات الجهد المتوسط. ويهدف هذا النهج إلى تقليل الفاقد الكلي في القدرة الفعلية، وتعظيم استقرار الجهد(كما يُقاس بمؤشر الاستقرار الكلي) وتعزيز قدرة الشبكة على استضافة السيارات الكهربائية. ولمعالجة الطبيعة غير الخطية والعالية الأبعاد لهذه المشكلة تم دمج التقدير ثلاثي النقط للعالم هونج لنمذجة العشوائية الناتجة عن مصادر الطاقة المتجددة المتقطعة، مع خوارزمية النمو المعززة لتحسين الأداء الحسابي وكفاءة التقارب.
كما تستهدف هذه الرسالة تحسين بيئة الشحن للسيارات الكهربائية ضمن الشبكات غير المتزنة، مع تحليل تأثير أوضاع التشغيل المختلفة للوحدات التوليدية الموزعة وأداء محطات الشحن تحت ظروف العشوائية.
ويتم ذلك عبر اعتماد نفس مصادر العشوائية (نسبة الحمل، مصادر الطاقة المتجددة، وسلوك شحن السيارات)، بما يدعم استراتيجيات دمج أكثر مرونة وواقعية.
ويتم تقديم إطار تحسين متقدم متعدد الأهداف يعتمد في الاساس على خوارزمية النمو يدمج بين استراتيجية توازن لهدف ـ المسافة واستراتيجية لبحث بالكائنات التكافلية لمعالجة تعقيد المسالة التحسينية بكفاءة أعلى وتنوع أكبر في الحلول.
