Green parking–based fast-charging hubs reduce grid dependence and lifecycle emissions in hot-climate cities. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis- Ihsen Hajlaoui.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 9 June 2027. Download (5MB)

Arabic Abstract

أصبحت البنية التحتية لشحن المركبات الكهربائية ذات أهمية متزايدة مع توجه المملكة العربية السعودية نحو نقل أنظف ومستقبل طاقة أكثر استدامة ضمن رؤية 2030. ومع ذلك، يمكن أن تُسبب محطات الشحن السريع طلبًا كهربائيًا مرتفعًا ومتغيرًا، خاصة عند تشغيل عدة شواحن في الوقت نفسه داخل المواقع الحضرية المزدحمة. وإذا تم تلبية هذا الطلب بشكل رئيسي من الشبكة الكهربائية التقليدية، فقد تنخفض الفوائد البيئية المتوقعة من استخدام المركبات الكهربائية. لذلك، تطوّر هذه الرسالة وتقيّم نظام طاقة متجددة هجينًا ومتصلًا بالشبكة لمحطة شحن سريع بالتيار المستمر في رياض بارك مول، المملكة العربية السعودية. يدمج النظام المقترح مواقف سيارات مزودة بألواح كهروضوئية، وتوربينات رياح ذات محور رأسي، ونظام تخزين طاقة بالبطاريات، ومولد غاز حيوي يعتمد على مخلفات الطعام المتوفرة من منطقة المطاعم، إضافة إلى دعم الشبكة الكهربائية. وقد تم تطوير ما مجموعه 92 سيناريو، شملت سيناريو أساسيًا يعتمد بالكامل على الشبكة، و91 خيارًا هجينًا. تم تقييم هذه السيناريوهات باستخدام إطار متكامل يجمع بين التحليل التقني والاقتصادي، وتقييم دورة الحياة، واتخاذ القرار متعدد المعايير، والتحليل العنقودي، وتعلم الآلة. استُخدم برنامج HOMER Pro لتقييم الأداء الاقتصادي والتقني، بما في ذلك صافي التكلفة الحالية، وتكلفة الطاقة المستوية، ونسبة الطاقة المتجددة، واستهلاك الكهرباء من الشبكة. كما استُخدم برنامج SimaPro لتقييم التأثيرات البيئية خلال دورة الحياة على مستويي منتصف التأثير ونهاية التأثير، مع التركيز على صحة الإنسان، والنظم البيئية، واستنزاف الموارد. بعد ذلك، تم تطبيق طريقة النقطة المرجعية التفاعلية لتحديد أفضل سيناريو توافقي، بينما استُخدمت تقنيات تعلم الآلة وتحليل SHAP لتفسير أهم عوامل التصميم المؤثرة في التكلفة والنتائج البيئية. أظهرت النتائج أن السيناريو الأساسي المعتمد بالكامل على الشبكة لديه تكلفة تشغيلية مرتفعة وأعلى تأثير بيئي بسبب اعتماده الكبير على كهرباء الشبكة. ومن الناحية التقنية والاقتصادية، حقق السيناريو 65 أقل تكلفة مستوية للطاقة بقيمة.0661 0 دولار/كيلوواط ساعة، وأقل صافي تكلفة حالية بقيمة 435,687.1 دولارًا، مع نسبة طاقة متجددة بلغت 69.6%. ويتكون هذا السيناريو من ألواح كهروضوئية متعددة البلورات، و11 توربين رياح ذات محور رأسي بقدرة 5 كيلوواط لكل توربين، ومولد غاز حيوي بقدرة 15 كيلوواط، دون استخدام نظام تخزين بالبطاريات. أما من حيث التأثير البيئي، فقد حقق السيناريو 86 أقل تأثير بيئي عند مستوى نهاية دورة الحياة. واختار تحليل القرار متعدد المعايير السيناريو 56 كأفضل حل توافقي، لأنه أخذ في الاعتبار التكلفة، ونسبة الطاقة المتجددة، والاعتماد على الشبكة، والتأثير البيئي. إذ خفّض الضرر على صحة الإنسان بنسبة 55.8%، والضرر على النظم البيئية بنسبة 70.4%، والضرر على الموارد بنسبة 76.7% مقارنة بحالة الاعتماد الكامل على الشبكة. أظهر تحليل تعلم الآلة أن نموذج CatBoost تمكن من التنبؤ بدقة بالمخرجات الرئيسة مثل تكلفة الطاقة المستوية، والتكلفة الرأسمالية، والأضرار البيئية عند مستوى نهاية التأثير. كما أوضح تحليل SHAP أن شراء الكهرباء من الشبكة هو العامل الرئيس المؤثر في زيادة التأثيرات البيئية، في حين أن استخدام البطاريات له تأثير كبير على التكلفة الرأسمالية وتكلفة الطاقة المستوية. وساهم توليد الغاز الحيوي في خفض تكلفة الطاقة المستوية من خلال توفير طاقة متجددة قابلة للتشغيل عند الحاجة، مع الاستفادة من مخلفات الطعام. وبشكل عام، توضح هذه الدراسة أن أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة يمكن أن تدعم محطات الشحن السريع للمركبات الكهربائية في المملكة العربية السعودية من خلال تقليل الاعتماد على الشبكة، وتحسين الأداء البيئي، والحفاظ على تكاليف مقبولة. كما يمكن أن يساعد الإطار المقترح المخططين وصناع القرار في تصميم بنية تحتية أنظف وأكثر عملية لشحن المركبات الكهربائية ضمن مستقبل النقل الحضري.

English Abstract

The importance of electric vehicle charging infrastructure is growing as Saudi Arabia transitions to cleaner transportation and a more sustainable energy future under Vision 2030. Nevertheless, high and intermittent demand of electricity can be generated by fast-charging stations, particularly when a number of chargers are used simultaneously in busy urban places. When such a demand is supplied primarily by the traditional grid, the environmental value of electric mobility may decrease. Thus, this thesis designs and analyses a grid-connected hybrid renewable energy system of a DC fast-charging station at Riyadh Park Mall, Saudi Arabia. The suggested system incorporates photovoltaic carports, vertical-axis wind turbines, battery energy storage, a biogas generator using the food-court waste supplied, and grid support. Overall, A total of 92 scenarios were created, one of which is a grid-only baseline, and 91 of them are hybrid options. A configuration was evaluated on these scenarios. The scenarios were assessed with the help of an integrated framework including techno-economic assessment, life cycle assessment, multi-criteria decision-making, clustering, and machine learning. HOMER Pro was used to measure and assess economic and technical performance, including net present cost, levelized cost of energy, renewable fraction, and grid electricity use. SimaPro was employed to assess life cycle environmental impacts at both midpoint and endpoint levels, in terms of human health, ecosystems, and resource depletion. The Interactive Reference Point Method was then applied to identify the best compromise scenario, and while machine learning and SHAP analysis were used to interpret the main design factors affecting cost and environmental results performance. The results indicate that grid-only baseline has a high operating cost and the greatest environmental impact since it depends on grid electricity. From the techno-economic point of view, Scenario 65 had the lowest levelized cost of energy (0.0661 $/kWh), and the lowest net present cost ($435,687.1) with a renewable share of 69.6%. This scenario consists of polycrystalline PV, 11 of 5 kW vertical-axis wind turbines, and a 15 kW biogas generator, but no battery storage. Scenario 86 scored the lowest life cycle endpoint impact in terms of environmental impact. Multi-criteria analysis has chosen Scenario 65 as the best compromise due to the consideration of cost, renewable fraction, grid dependence, and environmental impact. It minimized human health damage by 55.8%, ecosystem damage by 70.4%, and resource damage by 76.7% as compared to the grid-only case. The machine learning analysis revealed that CatBoost is a good predictor of key outputs, such as LCOE, CAPEX, and endpoint environmental damages. SHAP analysis found that buying grid electricity is the main factor driving environmental impacts, while battery use has a big effect on capital cost and LCOE. Biogas production contributed to the reduction of LCOE because it offers dispatchable renewable energy and utilizes food waste. Altogether, the present study demonstrates that EV fast-charging stations in Saudi Arabia can be supported by hybrid renewable energy systems that will reduce grid reliance, enhance environmental performance, and make them affordable. The suggested framework can assist planners and decision-makers in designing a cleaner and more realistic charging infrastructure to support future urban mobility.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Environmental Engineering Research Mechanical
Department:	College of Engineering and Physics > Mechanical Engineering
Thesis Advisor:	Mohamed El-samadony,
Thesis Committee Members:	Mahmoud Khater, Awad Alquaity,
Depositing User:	IHSEN HAJLAOUI
Date Deposited:	10 Jun 2026 05:59
Last Modified:	10 Jun 2026 05:59
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144552