استخدام التوأم الرقمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالأداء التشغيلي وتقادم البطاريات في المركبات الكهربائية
الكلمات المفتاحية:
التوأم الرقمي، المركبات الكهربائية، حالة صحة البطارية، حالة الشحن، النمذجة التنبؤية، إنترنت الأشياء (IoT)، نظام إدارة البطارية السحابي، تعلم الآلةالملخص
برزت تقنية التوأم الرقمي (Digital Twin) كأداة قوية في تطوير المركبات الكهربائية (EV)، حيث تتيح النمذجة الافتراضية لسلوك المركبة والبطارية في الوقت الفعلي. تقدم هذه الورقة إطار عمل شاملاً للتوأم الرقمي يستفيد من بيانات القيادة الواقعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للتنبؤ بمقاييس أداء المركبات الكهربائية (مثل مدى القيادة واستهلاك الطاقة) وتدهور البطارية (حالة الصحة - SoH). يدمج التوأم الرقمي المقترح بين المستشعرات، والحوسبة السحابية، وإنترنت الأشياء (IoT) لإنشاء نموذج حي لبطارية المركبة ونظام نقل الحركة. يتم تزويد التوأم الرقمي ببيانات مستمدة من دورات قيادة فعلية (تتضمن مسارات نظام تحديد المواقع العالمي GPS، وأسلوب القيادة، والظروف الجوية، واستخدام نظام التكييف) لمحاكاة استهلاك البطارية بدقة.
كما تم تدريب نماذج تعلم الآلة (نماذج الانحدار التجميعي والشبكات العصبية) على هذه البيانات لتقدير حالة الشحن (SoC) والتنبؤ باضمحلال السعة على المدى الطويل. يعتمد إطار العمل على بنية تحتية قائمة على منصة (Azure IoT) لجمع البيانات، ونظام إدارة بطارية سحابي (Cloud BMS) مزود بمرشح "كالمان" المحدث لحظياً لتحديث التوأم الرقمي. وقد أثبتت التجارب التي أجريت على مجموعات بيانات قيادة المركبات الكهربائية المنشورة وبيانات دورات البطارية من وكالة "ناسا" (NASA) صحة هذا النهج؛ حيث أظهرت النتائج أن التوأم الرقمي المعزز بالذكاء الاصطناعي يحقق أخطاء تنبؤ منخفضة للغاية (أقل من 1% من قيمة NRMSE لتقدير حالة الشحن)، كما يحدد بدقة اتجاهات التدهور، متفوقاً بذلك على الطرق التقليدية. تبرهن هذه الدراسة على أن دمج الذكاء الاصطناعي مع التوائم الرقمية يمكن أن يحسن بشكل كبير من دقة التنبؤ بمدى المسافة المقطوعة وتقدير عمر البطارية تحت ظروف التشغيل الحقيقية.
المراجع
1. Dou, S. X., & See, K. (2025). Artificial Intelligence and Digital Twin Technologies for Intelligent Lithium-Ion Battery Management Systems: A Comprehensive Review of State Estimation, Lifecycle Optimization, and Cloud-Edge Integration. Batteries, 11(8), 298.
2. Issa, R., Badr, M. M., Shalash, O., Othman, A. A., Hamdan, E., Hamad, M. S., Abdel-Khalik, A. S., Ahmed, S., & Imam, S. M. (2023). A Data-Driven Digital Twin of Electric Vehicle Li-Ion Battery State-of-Charge Estimation Enabled by Driving Behavior Application Programming Interfaces. Batteries, 9(10), 521.
3. Abdurahim Alfadel Sakeb, Abdullatif Mehemed Gohman, & Abdussalam Ali Ahmed. (2024). Assessing the Impact of Robotics and Automation on Labor Dynamics in Industrial Management. North African Journal of Scientific Publishing (NAJSP), 2(1), 98–107. Retrieved from https://najsp.com/index.php/home/article/view/167
4. Ariche, S., & Leung, H. (2024). A Comparative Study of Electric Vehicles Battery State of Charge Estimation Based on Machine Learning and Real Driving Data. J. Low Power Electronics and Applications, 14(4), 59.
5. Naseri, F., Gil, S., Barbu, C., Cetkin, E., Yarimca, G., Jensen, A. C., Larsen, P. G., & Gomes, C. (2023). Digital twin of electric vehicle battery systems: Comprehensive review of the use cases, requirements, and platforms. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 179, 113280.
6. Abdussalam Ali Ahmed (2025). Synergizing Renewable Energy and Electric Vehicles: An Experimental Analysis of Grid Integration, Charging Optimization, and Environmental Impact. Journal of Insights in Basic and Applied Sciences, 1(1), 35-43
7. Microsoft Research (2024, July 16). Data-driven model improves accuracy in predicting EV battery degradation. Retrieved from Microsoft Research Blog.
8. Corbetta, M., Nascimento, R., & Viana, F. (2025). Randomized and Recommissioned Battery Dataset. NASA Open Data Portal.
9. Abdussalam Ali Ahmed, Omaymah Ali Abd Al Aziz, & Nassar Yasser. (2023). Power Management Strategy and Sizing Optimization Techniques for Hybrid Energy Systems Considering Feature Selection: Mini Review. North African Journal of Scientific Publishing (NAJSP), 1(3), 1–6. Retrieved from https://najsp.com/index.php/home/article/view/55
10. Azar, D. S., & Sadeghi, M. J. (2021). Digital Twins in Automotive Industry. In Encyclopedia of Digital Twin Technologies (MDPI).
11. Abdussalam Ali Ahmed, HudaElslam Mohamed (2025). Accelerating the Green Transition: An Experimental Study on the Integration of Renewable Energy with Electric Vehicle Infrastructure. Journal of Insights in Basic and Applied Sciences, 1(1), 01-09.
12. Zhao, K., Liu, Y., Ming, W., Zhou, Y., & Wu, J. (2022). Digital twin-driven estimation of state of charge for Li-ion battery. In Proc. IEEE 7th Int. Energy Conference (ENERGYCON).
13. Smith, J., & Doe, A. (2023). Edge-Cloud Architecture for Electric Vehicle Battery Management. IEEE Access, 11, 32030-32052. (Review on AI and big data in EV battery DT).
14. Biller, B., & Biller, S. (2023). Implementing Digital Twins That Learn: AI and Simulation Are at the Core. Machines, 11, 425. (Digital twin methodology for energy systems).
15. Mohamed Belrzaeg, & Maamar Miftah Rahmah. (2024). A Comprehensive Review in Addressing Environmental Barriers Considering Renewable Sources Integration and Vehicle-to-Grid Technology. Libyan Journal of Contemporary Academic Studies, 2(1), 1-6. https://ljcas.ly/index.php/ljcas/article/view/12
16. Abdussalam Ali Ahmed, Naje Mohamed Abdulla, & Taha Muftah Abuali. (2025). Performance Optimization and Battery Health Analysis of Electric Vehicles under Real-World Driving Conditions: A Data-Driven Experimental Approach. Journal of Libyan Academy Bani Walid, 1(2), 01–21.
17. Muhammad Saleh Ali, Sufyan Al-Hussain Faraj, & Emad Abdulhadi Mohammed. (2023). A Dynamic Analysis and Evaluation of a Car Suspension System with Different Parameters. Libyan Journal of Contemporary Academic Studies, 1(1), 1-8. https://ljcas.ly/index.php/ljcas/article/view/3
18. Abdulgader Alsharif (2025). Global Trends in Electric Vehicle Charging Demand and Infrastructure Development. Libyan Open University Journal of Applied Sciences (LOUJAS), 1(1), 20-28.
19. Abdulgader Alsharif. (2025). Quantitative Assessment of Energy Efficiency and Range Variability in Electric Vehicles: A Meta-Analysis of Published Experimental Studies (2023-2025). Al-Imad Journal of Humanities and Applied Sciences (AJHAS), 1(1), 21-30.
20. Adel Ramadan Hussien Mohamed. (2023). Electric Vehicle Contribution for Sustainable Development Goal. Afro-Asian Journal of Scientific Research (AAJSR), 1(2), 360-365. https://aajsr.com/index.php/aajsr/article/view/43
21. Abdussalam Ali Ahmed (2025). Hybrid AI Models for Forecasting and Optimizing Solar Energy Generation Under Varying Weather Conditions. Scientific Journal for Publishing in Health Research and Technology, 1(1), 35-41
22. Abdullah Ghayth, Ziyodulla Yusupov, Abdussalam Ali Ahmed, & Khaleel, M. (2025). Design and Implementation of Grid-Tied Solar PV Systems with Enhanced Efficiency Using MPPT Controllers. North African Journal of Scientific Publishing (NAJSP), 3(2), 137–150. Retrieved from https://najsp.com/index.php/home/article/view/462
23. Abdulgader Alsharif, Abdussalam Ali Ahmed, Mohamed Mohamed Khaleel, & Masoud Albasheer Altayib. (2023). Ancillary Services and Energy Management for Electric Vehicle: Mini-Review. North African Journal of Scientific Publishing (NAJSP), 1(1), 9–12. Retrieved from https://najsp.com/index.php/home/article/view/8
24. Abdussalam Ali Ahmed (2025). From Transition to Transformation: A Comparative Engineering Study of Hybrid and Electric Vehicles. Libyan Open University Journal of Applied Sciences (LOUJAS), 1(1), 11-19.
