Site Selection and Operational Planning for EV Charging Stations in Car-Sharing Systems: Integration of Renewable Energy and Upgrading Decisions. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF 201847020_MS_Thesis_AliAlmaslami.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only until 5 May 2026. Download (5MB)

Arabic Abstract

النمو السريع لسوق المركبات الكهربائية يتطلب زيادة كبيرة في عدد محطات شحن المركبات الكهربائية لدعم التحول نحو وسائل النقل الأكثر نظافة واستدامة بشكل فعال. تستكشف هذه الدراسة تحديد المواقع الاستراتيجية وتحسين محطات شحن المركبات الكهربائية، خاصة في سياق أنظمة مشاركة المركبات الكهربائية. مع زيادة الطلب العالمي على المركبات الكهربائية، يصبح من الضروري دمج أنظمة الألواح الشمسية في محطات شحن ٕ حفوري. تشمل الاعتبارات الرئيسية التكلفة الاجمالية لـ مالكي محطات الشحن المركبات الكهربائية لتعزيز الاستدامة وتقليل الاعتماد على الوقود الأ والتخطيط للتحديثات المستقبلية. تهدف هذه الدراسة إلى تحديد أ ٕ فضل الممارسات لتحديد المواقع وتخطيط السعة، بالاضافة إلى استكشاف ٕ استراتيجيات لادارة الأسطول بشكل فعال في نظام المشاركة. من خلال معالجة قرارات النقل وتقسيم الرحلات. ستطور هذه الدراسة نموذجين رياضيين: الأول يعالج مشكلة اختيار الموقع، التي تتضمن دمج أنظمة الألواح الشمسية، وقرارات التحديث، وتخطيط السعة، مع مراعاة أنواع مختلفة من الشواحن. بينما يركز النموذج الثاني على إدارة الأسطول، من خلال دمج تقسيم الرحلات، وقرارات نقل المركبات، وتخصيص المركبات الكهربائية. من خلال تطبيق خوارزمية بحث متغير الجوار المخصص لمشكلة اختيار الموقع ونموذج يتضمن مشكلة إدارة الأسطول، مما يوفر حلولاً شاملة لهذه ً ُ ا بنسبة .4 53% مقارنة بالمحلل التجاري. تم تنفيذ كلا المنهجين في التحديات. بالنسبة لمشكلة اختيار الموقع، أظهرت الطريقة الخوارزمية تحسن ٕ نفس الا ٕ طار الزمني الا ٕ جمالي البالغ 24 ساعة، مما يظهر فعالية الخوارزمية في توليد حلول تنافسية بكفاءة. بالاضافة إلى ذلك، تُظهر النتائج أنه من xv خلال دمج هذه العوامل، توفر النماذج رؤى تشغيلية حاسمة، مما يسهل اتخاذ قرارات أفضل في اختيار المواقع، وإدارة الأسطول، والبنية التحتية للشحن. تساهم هذه الرؤى في تحسين الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتعزيز الاستدامة في الممارسة العملية.

English Abstract

The rapid growth of the EV market requires a significant increase in the number of EVCS to support the shift towards cleaner and more sustainable transportation effectively. This research explores the strategic placement and optimization of EVCS, particularly in the context of EVSS. As global demand for EV grows, integrating PV systems into EVCS is crucial for enhancing sustainability and reducing reliance on fossil fuels. Key considerations include the total cost for the CSO, and planning for future upgrades. This research aims to identify the best practices for station placement and capacity planning, as well as to explore strategies for effective vehicle fleet management in a sharing system. By addressing relocation decisions, and ride splitting. This study will develop two mathematical models: one addressing the site selection problem, which incorporates PV integration, upgrading decisions, and capacity planning, while also accounting for different types of chargers. The second model focuses on fleet management, integrating ride splitting, vehicle relocation decisions, and the assignment of EV. Applying a customize variable neighborhood search heuristic for the site selection problem and a model incorporating fleet management problem, thereby providing comprehensive solutions to these challenges. For the site selection problem the heuristic approach demonstrated improvements of 4.53% over the commercial solver. Both methods were completed within the same total time frame of 24 hours, showcasing the heuristic’s effectiveness in generating competitive solutions efficiently. Additionally, The findings demonstrate that by incorporating these factors, the models provide critical operational insights, facilitating improved decision-making in site selection, fleet management, and charging infrastructure. These insights contribute to optimizing efficiency, reducing costs, and enhancing sustainability in practice.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Engineering
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor:	Al-Maraj, Ismail
Committee Members:	AlGhazi, Anas and Attia, Ahmed and Alsawafy, Omar and A-Yaqoub, Mohammed
Depositing User:	ALI ALMASLAMI (g201847020)
Date Deposited:	05 May 2025 12:38
Last Modified:	07 May 2025 05:09
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143350