الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تدهور البطارية
-
الذكاء الاصطناعي والنهج المعتمدة على البيانات في الطاقة المتجددة: مراجعة للإنجازات والتحديات Artificial intelligence and data-driven approaches in renewable energy: A review of achievements and challenges
2026 | المؤلف: Zhuohuan Hu وآخرون | المجلة: Energy Strategy Reviews | المجال: هندسة الطاقة وتقنيات القدرة (Energy Engineering and Power Technology)تتناول الورقة المراجعة الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي (AI) والأساليب المعتمدة على البيانات في تعزيز أنظمة الطاقة المتجددة (RES) في ظل الانتقال العالمي نحو الطاقة المستدامة. تتناول التحديات الحرجة مثل موثوقية الإمداد، وعدم اليقين، وصعوبات التحسين. استندت المراجعة، التي تتبع إرشادات PRISMA، إلى تحليل حوالي 150 دراسة أساسية نُشرت بين عامي 2020 و2025، مأخوذة من قواعد…
-
تحسين التعلم المعزز الهجين لإدارة الطاقة الواعية بالشيخوخة وحجم مجموعة نقل الحركة في المركبات الكهربائية الهجينة التي تعمل بخلايا الوقود Hybrid reinforcement learning optimization of aging aware energy management and powertrain sizing in fuel cell hybrid electric vehicles
2026 | المؤلف: Afshin Mostashiri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل هجين للتحسين يهدف إلى التصميم المشترك الواعي للشيخوخة لحجم مكونات مجموعة نقل الحركة وأنظمة إدارة الطاقة (EMS) للمركبات الهجينة الكهربائية التي تعمل بخلايا الوقود (FCHEVs). يجمع الإطار بين قدرات البحث العالمية لخوارزمية NSGA-II متعددة الأهداف مع نقاط القوة في الضبط التكيفي لتقنيات التعلم العميق المعزز المستمر (DRL)، وتحديداً خوارزمية…
-
نماذج TinyML لتقدير حالة الصحة لبطاريات الليثيوم أيون بناءً على طيف الامتزاز الكهربائي الكيميائي TinyML models for SoH estimation of lithium-ion batteries based on Electrochemical Impedance Spectroscopy
2026 | المؤلف: | المجلة: Journal of Power Sources | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية تطوير نماذج TinyML لتقدير حالة الصحة (SoH) للبطاريات باستخدام بيانات طيف الامتصاص الكهربائي (EIS). يتم استكشاف منهجيتين: الطريقة A، التي تستخدم نموذج دائرة مكافئ (ECM)، والطريقة B، التي تستفيد من بيانات EIS الخام. تشير النتائج إلى أن الطريقة B، وخاصة نموذج الشبكة العصبية الالتفافية-وحدة التكرار المغلقة (CNN-GRU)، تتفوق على الطريقة A،…