Shaik, Aleem (2026) Multi-Criteria Decision-Making for Solar Panel Selection and Techno-Economic Optimization of Pv-Battery Systems Using a Degradation-Aware Minlp Framework. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis Report.pdf Restricted to Repository staff only until 22 July 2027. Download (4MB)

Arabic Abstract

الاسم الكامل: شيخ عليم باشا عنوان الرسالة: اتخاذ القرار متعدد المعايير لاختيار الألواح الشمسية والتحسين التقني–الاقتصادي لأنظمة الخلايا الكهروضوئية–البطاريات باستخدام إطار برمجة غير خطية عددية مختلطة مراعٍ للتدهور التخصص: هندسة الصناعية والنظم تاريخ الدرجة العلمية: مايو 2026 أدى النمو السريع في الطاقة المتجددة إلى زيادة الحاجة إلى أنظمة خلايا كهروضوئية موثوقة واقتصادية ومستدامة. ومع ذلك، فإن التطبيق الفعّال لأنظمة الخلايا الكهروضوئية يتطلب اتخاذ قرارات دقيقة على مستويي المكوّنات والنظام. فعلى مستوى المكوّنات، يُعد اختيار اللوح الشمسي المناسب مسألة معقدة لاتخاذ القرار متعدد المعايير، وذلك لأن البدائل تختلف من حيث الكفاءة، والقدرة الاسمية، والتكلفة، ونوع المادة، وعوامل أخرى. أما على مستوى النظام، فإن دمج الخلايا الكهروضوئية مع أنظمة تخزين البطاريات يطرح تحديات إضافية تتعلق بتصميم النظام، وتشغيله، وموثوقيته، وتحديد سعته، وتدهور البطاريات، وتكاليفه. تعالج هذه الرسالة هذه التحديات من خلال تطوير أطر لاتخاذ القرار متعدد المعايير لاختيار أفضل لوح شمسي من بين البدائل المختلفة، إضافةً إلى تطوير إطار برمجة غير خطية عددية مختلطة مراعٍ لتدهور البطاريات من أجل تحسين أنظمة الخلايا الكهروضوئية–البطاريات. وقد تم تقييم خمسة بدائل متاحة تجارياً من الألواح الشمسية باستخدام معايير تقنية وبيئية ومعايير مرتبطة برضا العملاء. واستُخدمت عملية التحليل الهرمي الضبابية، والتحليل العلاقي الرمادي، وخوارزميةK-means++ ، وطريقة أهمية المعايير من خلال الترابط بين المعايير، وطريقة الأفضل–الأسوأ لتقدير أوزان المعايير بالاعتماد على أساليب ذاتية وموضوعية وقائمة على التعلم الآلي. كما استُخدمت طريقة ترتيب التفضيل بناءً على التشابه مع الحل المثالي، وطريقة قياس البدائل وترتيبها وفقاً للحل التوافقي لترتيب البدائل. وتُظهر النتائج أن اختلاف طرق الترجيح والترتيب يؤثر بدرجة ملحوظة في الترتيب النهائي لبدائل الألواح الشمسية، مما يؤكد أهمية اتخاذ قرار تنافسي بدلًا من الاعتماد على طريقة واحدة ثابتة. أما الجزء الثاني من الرسالة فيطوّر إطار برمجة غير خطية عددية مختلطة مراعياً للتدهور من أجل تحسين أنظمة تخزين الطاقة القائمة على الخلايا الكهروضوئية–البطاريات. ويعمل النموذج على تحسين عدد الألواح الكهروضوئية، والبطاريات، والعاكسات، مع مراعاة تشغيل البطاريات، والتدهور القائم على دورات الشحن والتفريغ، والتكاليف، والموثوقية، والتصميم المكاني. وقد طُبّق النموذج على دراسة حالة في المملكة العربية السعودية. ويتطلب النظام المستقل الأمثل 14,140 لوحاً شمسياً، و380 وحدة بطارية، و292 عاكساً، بتكلفة سنوية للمشروع قدرها 504,807 دولاراً أمريكياً/سنة. وتُظهر النتائج أن النظام المحسّن يحافظ على أداء موثوق مع الحد من إجهاد البطارية والتحكم في تكلفة دورة الحياة. كما يوضح تحليل الحساسية وجود مفاضلات واضحة بين الموثوقية، والتكلفة، والاعتماد على الشبكة، والتعرفة، والعمر الدوري للبطارية. وبوجه عام، تُبيّن هذه الرسالة أن التخطيط المستدام لأنظمة الخلايا الكهروضوئية يتطلب كلًا من الاختيار المتين للألواح الشمسية والتحسين الواقعي لأنظمة الخلايا الكهروضوئية–البطاريات. ويوفر دمج طرائق اتخاذ القرار متعدد المعايير مع التحسين باستخدام البرمجة غير الخطية العددية المختلطة المراعية للتدهور إطاراً شاملًا لدعم القرار، بما يسهم في تحسين اختيار التقنية، وخفض تكاليف دورة الحياة، وتعزيز الموثوقية، ودعم النشر المستدام للطاقة .الشمسية

English Abstract

Full Name : [Shaik Aleem Pasha] Thesis Title : [Multi-Criteria Decision-Making for Solar Panel Selection and Techno-Economic Optimization of PV-Battery Systems Using a Degradation-Aware MINLP Framework] Major Field : [Industrial and Systems Engineering] Date of Degree : [MAY 2026] The rapid growth of renewable energy has increased the need for reliable, economical, and sustainable photovoltaic (PV) systems. However, effective deployment of PV requires careful decision-making at both component and system levels. At the component level, selecting a suitable solar panel is a complex multi-criteria problem because the alternatives differ in efficiency, power rating, cost, material, and other factors. At the system level, integrating PPV with battery storage introduces additional challenges related to system design, operation, reliability, sizing, battery degradation, and costs. This thesis addresses these challenges by developing multi-criteria decision-making frameworks for solar panel selection and a degradation-aware mixed-integer nonlinear programming framework for PV-battery system optimization. Five commercially available solar panel alternatives were evaluated using technical, environmental, and customer satisfaction criteria. Fuzzy Analytical Hierarchy Process, Grey Relational Analysis, K-means++, Best Worst Method, and Criteria Importance Through Inter-criteria Correlation are used to estimate criteria weights from subjective, objective, and machine learning-based methods, while Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution and Measurement of Alternatives and Ranking according to the Compromise Solution are used for alternative ranking. The results show that different weighting and ranking methods significantly affect the final ranking of the solar panel alternatives, confirming the importance of competitive decision-making rather than relying on a single fixed method. The second part of the thesis develops a degradation-aware mining integer nonlinear programming (MINLP) framework for the techno-economic optimization of PV-battery systems. The model optimizes the number of PV panels, batteries, and inverters while considering battery operation, cycle-based degradation, costs, reliability, and spatial design. The model is applied to a case study in Saudi Arabia. The optimal stand-alone system requires 14,140 panels, 380 battery units, and 292 inverters, with an annualized project cost of 504,807 USD/year. The results show that the optimized system maintains reliable performance while limiting battery stress and controlling lifecycle cost. Sensitivity analysis demonstrates clear trade-offs among reliability, cost, grid dependence, tariffs, and battery cycle life. Overall, this thesis demonstrates that sustainable PV planning requires robust solar panel selection and realistic optimization of PV-battery systems. The integration of MCDM methods with degradation-aware mixed-integer non-linear programming optimization provides a comprehensive decision-support framework for improving technology selection, reducing lifecycle costs, enhancing reliability, and supporting sustainable solar energy deployment.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Engineering
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Thesis Advisor:	Ahmed Atiah,
Thesis Co-Advisor:	Hasan Masrur,
Thesis Committee Members:	Yasser Almoghathawi,
Depositing User:	ALEEM SHAIK
Date Deposited:	22 Jul 2026 12:41
Last Modified:	22 Jul 2026 12:41
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144673