Technology and the Environment: Implementing Smart and Sustainable Solutions into Our Cities
Proceeding of the 5th International Conference on Advanced Technologies and Humanity (ICATH’2023)
- 2025
- Buch
- Herausgegeben von
- Brahim El Bhiri
- Saliha Assoul
- Mohamed Essaaidi
- Verlag
- Springer Nature Switzerland
Über dieses Buch
Dieses Buch präsentiert eine Sammlung von Forschungsarbeiten und Fallstudien führender Experten auf diesem Gebiet. Dieses Buch untersucht innovative Ansätze zur Bewältigung von Umweltproblemen im urbanen Umfeld durch die Integration von Technologie und Nachhaltigkeit. Von der Kartierung städtischer Hochwassergefahren bis hin zum Einsatz künstlicher Intelligenz im E-Learning und der Erkennung von Finanzbetrug bietet jeder Aufsatz praktische Erkenntnisse und Lösungen für die Umsetzung intelligenter und nachhaltiger Verfahren in Städten. Fallstudien untersuchen die Auswirkungen neuer urbaner Räume auf das menschliche Verhalten, die Rolle digitaler Kommunikation in der lokalen Verwaltung und das Potenzial der Energiewende bei der Umgestaltung der energetischen Zukunft Marokkos. Die Leser erhalten wertvolle Einblicke in Themen wie intelligente Tourismusstrategien, die Modellierung der solaren Holztrocknung, die Bewertung des geothermischen Potenzials und die Optimierung von Energiesystemen durch maschinelle Lernalgorithmen und die Integration erneuerbarer Energien. Mit Beiträgen zu einer breiten Palette von Themen dient "Technologie und Umwelt" als wertvolle Ressource für Forscher, Praktiker, politische Entscheidungsträger und Studenten, die sich Technologie zunutze machen wollen, um nachhaltigere städtische Umgebungen zu schaffen.
Mit KI übersetzt
Über dieses Buch
This book presents a collection of research papers and case studies from leading experts in the field. This proceedings book explores innovative approaches to addressing environmental challenges in urban settings through the integration of technology and sustainability. From mapping urban flood hazards to leveraging artificial intelligence in e-learning and financial fraud detection, each paper offers practical insights and solutions for implementing smart and sustainable practices in cities. Case studies examine the impact of new urban spaces on human behavior, the role of digital communication in local governance, and the potential of renewable energy transition in reshaping Morocco's energetic future. Readers will gain valuable insights into topics such as smart tourism strategies, modeling solar wood drying, evaluating geothermal potential, and optimizing energy systems through machine learning algorithms and renewable energy integration. With contributions covering a wide range of topics, "Technology and The Environment" serves as a valuable resource for researchers, practitioners, policymakers, and students interested in harnessing technology to create more sustainable urban environments.
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Inhaltsverzeichnis
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Smart and Sustainable Cities
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Mapping Urban Flood Hazard Using Extreme Gradient Boosting and Random Forest
Maelaynayn El Baida, Farid Boushaba, Mimoun Chourak, Mohamed Hosni, Hichame SabarDas Kapitel befasst sich mit der Anwendung von maschinellen Lernmodellen, insbesondere Extreme Gradient Boosting (XGB) und Random Forest (RF), zur Kartierung städtischer Hochwasserrisiken in Zaio, Marokko. Es kategorisiert Methoden zur Kartierung von Hochwassergefahren in physikalische Modelle, empirische Methoden und physikalische Experimente im realen Leben, wobei der Schwerpunkt aufgrund seiner präzisen Lernfähigkeiten auf maschinellem Lernen liegt. Das Untersuchungsgebiet Zaio ist durch seine Geschichte von Hochwasserereignissen gekennzeichnet, einschließlich des bedeutenden Hochwassers von 2007. Das Kapitel behandelt die Auswahl von Hochwasserkonditionierungsfaktoren (FCFs) und die Multikollinearitätsanalyse, die zur Optimierung des Eingangsdatensatzes durchgeführt wurde. Anschließend wird die Schulung und Leistungsbewertung der XGB- und HF-Modelle skizziert und ihre Fähigkeit hervorgehoben, die Wahrscheinlichkeiten für Überschwemmungsgefahren präzise zu klassifizieren. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass beide Modelle eine hohe Vorhersagegenauigkeit aufweisen, wobei die RF XGB leicht übertrifft. Die von diesen Modellen erstellten Hochwassergefahrenkarten zeigen Gebiete mit hoher, mittlerer und niedriger Wahrscheinlichkeit für Überschwemmungen auf und liefern wertvolle Erkenntnisse für die Stadtplanung und das Hochwasserrisikomanagement. Das Kapitel schließt mit der Betonung der Bedeutung von Strategien zur Vorhersage und Abmilderung von Überschwemmungen und positioniert die ML-Modelle als effektive Werkzeuge zur Erstellung zuverlässiger Karten zur Hochwasseranfälligkeit.KI-Generiert
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AbstractFloods are common and destructive natural hazards that require effective management and mitigation strategies. In this study we used two ensemble machine learning (ML) models, namely eXtreme Gradient Boosting (XGB) and Random Forest (RF) to map flood hazard probability in the city of Zaio. Nine flood conditioning factors were employed as input variables for XGB and RF. Historical flood presence and absence data were split into 70% and 30% samples to train and test the models, respectively. The output of our study is a map that displays urban flood hazard in Zaio city. The performance of the two models was assessed through performance metrics, particularly Area under the curve (AUC), accuracy, specificity, and sensitivity. Results emphasize that both XGB and RF showed excellent robustness in flood hazard classification. The findings of our study explore the potential of ensemble ML models in producing reliable urban flood hazard maps, providing an alternative to the computationally expensive hydrodynamic models. -
AI’s Contribution in E-learning: A Review and Suggestion for Hybridizing Existing Classification Approaches
Laila Boullous, Mustapha Hain, Adil Chergui, Brahim El BhiriDas Kapitel geht auf das transformative Potenzial von KI im E-Learning ein und diskutiert verschiedene Anwendungen wie intelligente Tutorensysteme und adaptive Lernumgebungen. Es bietet eine gründliche Analyse aktueller Klassifizierungsmethoden für E-Learning-Anwendungen und kategorisiert diese in die vom System angebotenen Funktionalitäten und bestehende Bildungstheorien. Der Höhepunkt des Kapitels ist die Einführung eines hybriden Klassifikationsmodells, das diese beiden Ansätze zusammenführt und ein präziseres und umfassenderes Klassifikationssystem verspricht. Diese innovative Methode wird anhand praktischer Beispiele veranschaulicht und zeigt, wie KI E-Learning verbessern kann, indem sie Lernerfahrungen personalisiert, Bewertungsmethoden verbessert und eine bessere Einbindung der Lernenden fördert.KI-Generiert
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AbstractA few decades ago, knowledge was priceless, and it was primarily the teacher who possessed and disseminated it. Today, educational content is available and abundant on the internet, and dozens of accelerators, incubators, low-cost or free online courses, and alternative education programs have popped up to serve working professionals who want to learn new skills. As a result, new styles of education were created and englobed under what we call e-learning. In this article, we will review the current state of applying AI into the field of e-learning based on different existing educational theories, different functionalities a digital learning system can offer and how AI contribute in developing them. Then, study the hybridization of both approaches and what possibilities we might unlock combining existing educational theories and functionalities provided by the system. -
Effect of New Urban Spaces on Person Behavior
Naoual Raouj, Moulay Cherif Harrouni, Lahoussaine Baamal, Noureddine Benaoda TlemçaniIn diesem Kapitel wird das MOHAWk-Tool vorgestellt, das zur Messung der körperlichen Aktivität und des Wohlbefindens in städtischen Grünflächen entwickelt wurde. MOHAWk verwendet direkte Beobachtung, um Merkmale und Aktivitäten von Individuen zu erfassen, wobei der Schwerpunkt auf körperlichen Aktivitätsniveaus und Verhaltensindikatoren für das Wohlbefinden liegt. Das Tool wurde durch drei Studien in Valencia (Spanien) validiert, die eine hohe Interrater-Zuverlässigkeit und die Fähigkeit zur Bereitstellung valider Schätzungen des Aktivitätsniveaus belegen. Die Studien zeigten auch, dass MOHAWk Bewusstsein und Verbindungsverhalten effektiv aufzeichnen kann, was es zu einem robusten Instrument zur Bewertung der Auswirkungen urbaner Räume auf das Wohlbefinden macht. Das Kapitel kommt zu dem Schluss, dass MOHAWk in einem breiten Spektrum von Umgebungen eingesetzt werden kann und das Potenzial hat, Belege für Politik und Praxis in Bezug auf Umweltveränderungen in städtischen Gebieten zu liefern.KI-Generiert
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AbstractMOHAWk is a new method for direct observation of people’s behavior in urban spaces. It is an unobtrusive method of assessing physical activity and well-being, reducing the biases associated with self-reporting. It is suitable for urban spaces that generally have a small number of users, such as amenity green spaces, spaces that people pass through, such as green corridors, and spaces that have been validated in Europe. This method assesses three levels of physical activity (sedentary, walking, vigorous) and two other evidence-based well-being behaviors (connect: social interactions, take notice: attention to the environment) in urban spaces. Through three studies, we demonstrate that MOHAWk is reliable and valid from 112 h of observation in three urban spaces in Spain. MOHAWk can be used as part of more formal, institutionally-based research projects, and also as part of policy or practice (e.g. by local authorities or developers). This new tool is an inexpensive and easy-to-use method for generating data on the impact of well-being in relation to the urban physical or social environment. The results of 112 h of MOHAWk data, collected by four single observers at three different sites, suggest that MOHAWk is a reliable and valid observational tool for assessing physical activity and other well-being behaviors in small urban spaces. -
Comparative Study of AI-Based Approaches to Measuring Student Attention: Towards an Affordable and Effective Method
Fatima Zahra Jobbid, Abderrahim Mesbah, Hassan BerbiaDieses Kapitel vertieft sich in die vergleichende Untersuchung von KI-basierten Ansätzen zur Messung der Aufmerksamkeit von Studenten, wobei der Schwerpunkt auf deren Effektivität und Kosten liegt. Untersucht werden verschiedene neurophysiologische und nicht-neurophysiologische Maßnahmen wie Gesichtserkennung, augengestützte Messungen und Herzfrequenzüberwachung. Die Studie zielt darauf ab, die vielversprechendsten Methoden zur präzisen und zuverlässigen Aufmerksamkeitsmessung zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen für die zukünftige Forschung in der Bildungstechnologie zu bieten.KI-Generiert
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AbstractIn an ever-changing educational environment, measuring student attention is crucial. This study compares various artificial intelligence methods to evaluate students’ attention. We carefully assessed these methods and identified key results, highlighting promising approaches to revolutionize measuring student attention. These results have significant implications for optimizing teaching and learning, paving the way for tangible improvements in academic performance. Our rigorous methodology strengthens the credibility of our study, and this research makes a unique contribution to the field of student attention measurement. -
Digital Territorial Communication: A Major Project for Local Authorities
El Mattichi Faissal, El Abbadi AbderrazzakDas Kapitel befasst sich mit der Transformation von Online-Kommunikationsstrategien im öffentlichen Sektor, die durch den Aufstieg von Web 2.0-Technologien und Social-Media-Plattformen vorangetrieben wird. Sie unterstreicht das Potenzial dieser Instrumente zur Verbesserung der Zugänglichkeit, des Engagements und der Zusammenarbeit zwischen lokalen Behörden und Bürgern. Durch eine systematische Literaturrecherche analysiert die Studie den aktuellen Stand und die Entwicklung der digitalen territorialen Kommunikation und betont die Bedeutung der sozialen Medien für die Förderung von E-Partizipation und Transparenz. Die Forschung identifiziert auch zentrale Herausforderungen und Chancen, wie die Notwendigkeit wirksamer Content-Strategien und die Auswirkungen finanzieller Ressourcen auf Kommunikationsstrategien. Indem es eine detaillierte Untersuchung dieser Themen anbietet, bietet das Kapitel wertvolle Erkenntnisse für Fachleute, die die digitale Kommunikation im öffentlichen Sektor optimieren wollen.KI-Generiert
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AbstractSocial media have created an ideal communication environment for individuals and institutions. The literature review on the use of social media by local authorities recorded that these platforms offer a variety of democratic opportunities for governmental organizations, particularly at the local level, in their ability to increase transparency and citizen participation and strengthen e-administration. However, effective implementation of social media remains a challenge, particularly in public sector organizations. The success, efficiency and operation of these new networking platforms require particular attention, especially at the lowest level of the scale, which is the local territory. However, our results show that the use of social media by local authorities to ensure citizen involvement and participation requires the implementation of a real policy and a good framework to achieve this goal. -
Financial Fraud Detection Using Machine Learning: A Review of Literature
Houda Ben Mekhlouf, Abdellatif Moussaid, Fadoua GhanimiDieses Kapitel befasst sich mit der sich rasch entwickelnden Landschaft der Erkennung von Finanzbetrug und konzentriert sich auf die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning-Algorithmen. Er untersucht die verschiedenen Arten von Finanzbetrug, darunter Bankbetrug, Unternehmensbetrug, Versicherungsbetrug und Kryptowährungsbetrug, und diskutiert die ausgeklügelten Techniken, die Betrüger anwenden. Das Kapitel beleuchtet die Macht der KI bei der Analyse enormer Finanzdaten, um Muster, Anomalien und potenzielle betrügerische Aktivitäten in Echtzeit aufzudecken. Außerdem werden die Spitzentechnologien wie Big Data Analytics, Cloud Computing und Natural Language Processing untersucht, die die Betrugserkennung verbessern. Indem die neuesten Fortschritte und Erfolgsgeschichten bei der Erkennung von KI-basiertem Betrug vorgestellt werden, bietet dieses Kapitel wertvolle Erkenntnisse darüber, wie Finanzinstitute betrügerischen Aktivitäten voraus bleiben und ihre Integrität schützen können.KI-Generiert
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AbstractThe relentless rise of financial frauds poses a significant challenge to the global economy, with perpetrators continuously adapting their tactics to exploit vulnerabilities within the financial sector. To counter this ever-evolving threat, the application of advanced technologies has become imperative. In particular, the fusion of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning techniques offers a promising avenue for financial institutions and organizations to fortify their defenses against fraudulent activities. Financial fraud manifests in various forms, including credit card fraud, mortgage fraud, money laundering, and securities manipulation. Perpetrators employ sophisticated techniques, necessitating a proactive and adaptable approach to detection. This paper investigates the pivotal role of AI and machine learning in mitigating financial fraud risks. In this paper, we conduct a comprehensive review of recent advancements in AI-driven financial fraud detection. We delve into high-cited papers from the past years, emphasizing benchmarking results achieved by prominent Machine Learning algorithms. -
“Digital Twins and Energy Efficiency in Buildings: A Literature Review”
Amina Sghiri, Brahim El Bhiri, Saliha AssoulDieses Kapitel geht der entscheidenden Rolle digitaler Zwillinge und fortschrittlicher Technologien wie KI, IoT und BIM bei der Steigerung der Energieeffizienz in Gebäuden nach. Es präsentiert eine detaillierte Literaturübersicht, in der die jüngsten Fortschritte und Methoden zur Echtzeit-Datenerfassung und Optimierung des Energiemanagements untersucht werden. Die Studie untersucht verschiedene Anwendungen in Wohn-, Geschäfts- und Bildungsgebäuden und beleuchtet dabei Schlüsseltechnologien und verwendete Algorithmen. Durch den Vergleich verschiedener Ansätze und die Darstellung erfolgreicher Fallstudien bietet das Kapitel wertvolle Einblicke in das Potenzial digitaler Zwillinge zur Verbesserung der Energieeffizienz und Nachhaltigkeit in der gebauten Umwelt.KI-Generiert
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AbstractThe relentless pursuit of energy efficiency in the field of construction is taking on a new dimension today through the exploration and integration of emerging technologies such as digital twins, the Internet of Things, artificial intelligence, and Building Information Modeling (BIM). This evolution offers unprecedented potential for more informed and strategic energy management within building structures. This article presents a literature review that explores the innovative application of digital twins, artificial intelligence, and BIM in building energy management. By focusing on recent developments in these technologies, this article highlights their potential impact on greenhouse gas emissions reduction and energy efficiency improvement in the construction sector. To conduct this review, we performed a bibliometric analysis of 206 articles obtained by cross-referencing the keywords of this article, followed by an in-depth analysis of the 22 articles that best align with our research objectives. The results demonstrate a significant growth in the number of studies in this field, all aiming to substantially optimize building energy efficiency. These studies primarily rely on data analysis and utilize a variety of technologies. -
Smart Tourism Strategy and Sustainable Tourism
Kacem Salmi, Aziz HmiouiDas Kapitel vertieft die Beziehung zwischen intelligenten Tourismusstrategien und nachhaltigem Tourismus und konzentriert sich dabei auf den marokkanischen Kontext. Er beginnt mit der Betonung der wirtschaftlichen Bedeutung des Tourismus in Marokko und des damit verbundenen Umweltdrucks. Das Konzept des intelligenten Tourismus wird eingeführt, in dem detailliert dargelegt wird, wie die technologische Integration das touristische Erlebnis, das Ressourcenmanagement und die Wettbewerbsfähigkeit des Reiseziels verbessern kann. Das Kapitel untersucht auch die Dimensionen des nachhaltigen Tourismus und betont wirtschaftliche, soziale und ökologische Aspekte. Die Schnittmenge von Smart und Nachhaltigkeit wird weiter untersucht und zeigt, wie intelligente Tourismuslösungen Nachhaltigkeitsherausforderungen wirksam bewältigen können. Die Methodik beinhaltet eine quantitative Umfrage unter marokkanischen Tourismusakteuren, die zeigt, dass intelligente Tourismusstrategien die Nachhaltigkeit positiv beeinflussen. Die Ergebnisse heben Verbesserungen in den Bereichen Umwelt, Soziales und Wirtschaft hervor, wobei einige Bereiche weiterer Aufmerksamkeit bedürfen. Das Kapitel schließt mit der Diskussion über die Zukunft des intelligenten Tourismus bei der Bewältigung neuer Herausforderungen und der Förderung der Nachhaltigkeit.KI-Generiert
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AbstractTourism puts major pressure on the environment, as it increases the need for energy, food, and water. It also contributes to the creation of waste that pollutes nature and harms biodiversity. Tourism, through travel and above all transport, contributes to 8% of global greenhouse gas emissions. Thus, the idea of sustainable tourism is beginning to take shape, with the dual goals of fostering respect for the economic and cultural interests of the local population and minimizing the negative environmental effects of tourism. The main aim of this paper is to examine the real impact of implementing an intelligent tourism strategy on the sustainability of tourist destinations. To meet this need, we first highlighted certain key concepts, namely intelligent tourism, sustainable tourism, and the relationship between the two concepts. A quantitative methodology was used to illustrate the effects of adopting an intelligent tourism strategy on all aspects of the sustainability of tourist destinations. Initial results indicate that there is an alignment between intelligent tourism and sustainability, particularly in the environmental pillar.
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Harnessing and Implementing Renewable EnB12:E17
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Modeling Solar Wood Dryer: A Comparative Study of Pine and Beech
Salwa Chtioui, Ahmed KhouyaDie in diesem Kapitel vorgestellten Forschungsarbeiten bewerten die Leistung eines solaren Holztrockners, der zur Erfassung der Sonneneinstrahlung einen Flachkollektor (Flat Plate Collector, FPC) verwendet. Die Studie konzentriert sich auf zwei Holzarten, Kiefer und Buche, und verwendet numerische Simulationen und tatsächliche meteorologische Daten aus Errachidia, Marokko. Das Kapitel beleuchtet die Effizienz des FPC, die Trocknungszeiten für verschiedene Holzarten und -dicken und die Auswirkungen saisonaler Klimaschwankungen auf den Trocknungsprozess. Der Einsatz von Python zur Modellierung und TRNSYS-Software für dynamische Simulationen liefert eine umfassende Analyse des solaren Holztrocknungssystems und bietet wertvolle Erkenntnisse über die Lebensfähigkeit und Effizienz dieser Technologie in der Holzverarbeitung.KI-Generiert
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AbstractWood drying is essential in many industries, and knowing its dynamics is critical for optimizing efficiency. This study examines how two wood species, Pine and Beech, behave after drying under the climatic conditions of Errachidia during July. Through the use of mathematical modeling and numerical simulations using TRNSYS, the research thoroughly examines the effectiveness of the solar collector, the changing moisture content of wood across different species and thicknesses, air-drying temperature, and the latent heat evaporation process. The outcomes highlight that the flat plate collector achieves an efficiency of 34.89% with a 350.21 K outlet temperature. The capability of this solar wood drying system is demonstrated by the air-drying temperature, which achieves 342 K. In addition, the findings show that Pine dries more quickly than Beech wood due to its lower density. In particular, while Beech wood of the same thickness takes 105 h to reach the appropriate moisture content, Pine of 22 mm thickness does so in just 91 h. Furthermore, Beech wood at the same thickness as 42 mm requires 126 h for drying, compared to 119 h for Pine. The research not only advances ecological practices but also aids in the processing of wood and the use of renewable energy. -
Reshaping Morocco’s Energetic Future: A Macroeconomic Exploration of Renewable Energy Transition and Energy Efficiency in General Equilibrium
Hamza El Baraka, Abdellali Fadlallah, Mohamed Karim, Souad Baya, Redouane MoutiDas Kapitel befasst sich mit der marokkanischen Energielandschaft und analysiert anhand eines Computable General Equilibrium Modells die wirtschaftlichen Auswirkungen der Energiewende und der Energieeffizienz. Es werden zwei Simulationen präsentiert: Eine konzentriert sich auf die Steigerung der Produktion erneuerbarer Energien und eine andere auf Energieeffizienzmaßnahmen. Die Ergebnisse heben positive Veränderungen bei wichtigen Wirtschaftsindikatoren wie Investitionen, Haushaltseinkommen, Importen und BIP hervor, während gleichzeitig geringfügige Schwankungen bestimmter Variablen festgestellt werden. Die Studie betont das Potenzial Marokkos, eine Führungsrolle im Bereich nachhaltiger Energiepraktiken zu übernehmen, und unterstreicht die entscheidende Rolle der Energiepolitik bei der Gestaltung einer widerstandsfähigen wirtschaftlichen Zukunft. Die Verwendung einer Social Accounting Matrix und die detaillierte Analyse sektorübergreifender Transaktionen machen dieses Kapitel zu einer wertvollen Ressource für das Verständnis der komplexen Dynamik der Energiewende.KI-Generiert
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AbstractThis study employs a Computable General Equilibrium (CGE) model to investigate the transformative potential of energy policies in the Moroccan context. Through two simulations, we explore the impact of increasing renewable energy production and encouraging energy efficiency measures among households. The findings reveal significant improvements in key economic indicators, including investment, household income, imports, and GDP. Morocco’s unique renewable energy potential and the active role of households in energy conservation underscore the nation’s capacity to achieve sustainability goals. This study not only contributes to academic discourse but also presents actionable insights for policymakers and stakeholders, positioning Morocco as a regional leader in sustainable energy practices and economic growth. -
Projected Changes of Thermal, Rainfall, and Drought Indices in Morocco Using the Climate Models with High Resolution
Hammoudy Wahib, Ilmen Rachid, Sinan MohamedDieses Kapitel untersucht die zu erwartenden Veränderungen der Indizes für Thermik, Niederschlag und Dürre in Marokko bis 2041-2060 unter Verwendung hochauflösender Klimamodelle. Die Studie zeigt einen signifikanten Anstieg der Durchschnittstemperatur, wobei für die südöstlichen Regionen eine Erwärmung um bis zu + 1,8 ° C erwartet wird. Es wird vorhergesagt, dass sich die Niederschlagsmuster ändern werden, wobei die jährlichen Niederschläge in den meisten Teilen des Landes abnehmen werden, insbesondere in den zentralen und südlichen Regionen. Umgekehrt kann es in einigen südlichen Gebieten zu einer erheblichen Zunahme der Niederschläge um bis zu 700% kommen. Die Studie hebt auch den erwarteten Trockenheitstrend hervor, wobei der SPI-Dürreindex auf einen Rückgang der Niederschläge und eine Zunahme der Dürre hinweist. Die Analyse unterstreicht die dringende Notwendigkeit von Strategien zur Anpassung an den Klimawandel, um die Auswirkungen dieser prognostizierten Veränderungen abzumildern.KI-Generiert
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AbstractOver the past decade, global changes in temperature, average and extreme precipitation have been observed on numerous occasions (Frich et al. Climate Research 19:193–212, 2002; Alexander, L. V., Zhang, X., Peterson, T. C., Caesar, J., Gleason, B., Klein Tank, A. M. G., & Vazquez‐Aguirre, J. L. (2006). Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 111(D5); Min et al. Nature 470:378–381, 2011). Increasing temperatures, and even changes in precipitation systems, have a direct impact on extreme weather events (Zhao et al. Review of Palaeobotany and Palynology 156:519–524, 2009; Hallouz et al. Revue des Sciences De L’eau 26:33–38, 2013). For example, heatwaves, heavy precipitation, storms, and droughts are more frequent than ever and more powerful worldwide as a result of climate change and several factors, including human activity. The aim of this paper is to assess projected changes in extremes of thermal and rainfall on the horizon from 2041 to 2060, compared with the baseline period 1981–2010, and based on three climate indicators, including Tmm, PRCPTOT, and SPI, via the RCP 4.5 medium scenario. For this, daily data from the four models GFDL, INM, MPI, and MIROC of the three weather parameters, maximum and minimum temperatures and precipitation, were used. By 2041–2060, Morocco could experience significant warming, manifested by an increase in global average temperature. All four climate models agree on a decrease in annual precipitation, which could affect most of the Kingdom. As for drought, future changes in the drought index (SPI) indicate an evolution towards a dry climate. -
Energy Transition: Analysing the Impact of Renewable Energies on the Environment in Morocco
Doha Atemni, Maaninou Amal, Bakhat MohcineDas Kapitel geht der entscheidenden Rolle der erneuerbaren Energien bei der Eindämmung der Umweltzerstörung und der Förderung des Wirtschaftswachstums in Marokko nach. Er untersucht die komplizierte Beziehung zwischen CO2-Emissionen, Energieproduktion aus erneuerbaren und fossilen Quellen, BIP und Bevölkerungswachstum über einen Zeitraum von zwei Jahrzehnten. Durch den Einsatz des Vector Error Correction Model (VECM) deckt die Studie die langfristigen und kurzfristigen Auswirkungen dieser Variablen auf und enthüllt, dass die Produktion erneuerbarer Energien zwar die CO2-Emissionen verringert, ein Anstieg des BIP und des Bevölkerungswachstums jedoch eine positive Korrelation mit den Emissionen aufweist. Die Ergebnisse unterstreichen Marokkos strategische Bemühungen zur Umstellung auf erneuerbare Energien und unterstreichen das Potenzial für weitere Fortschritte bei grünen Technologien, um die Dekarbonisierung zu beschleunigen und die Energieunabhängigkeit zu verbessern.KI-Generiert
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AbstractEnergy has always been an indispensable economic asset to keep the wheels of the economy turning. However, considering the myriad issues and challenges arising from the insecure supply of fossil fuels over the past eight decades, along with the significant repercussions of their utilization across various domains, particularly in the realms of economics and the environment, the objective of this study is to examine the existence and nature of the relationship between CO2 emissions and energy production. An econometric analysis will be conducted using a time series database spanning 23 years from 1995 to 2017. CO2 emissions will serve as a proxy for environmental quality and will be regressed against a set of variables, encompassing clean energy sources such as solar, hydro, wind and thermal energy. The variables ‘clean energy’ and ‘fossil energy’ will act as proxies for assessing the dynamics of the energy transition. The primary objective is to explore potential relationships among these variables and ascertain the nature of these relationships through the application of the Vector Error Correction Model (VECM). Our findings reveal the following patterns: over the long term, Gross Domestic Product (GDP) exhibits a negative impact on CO2 emissions. This observation aligns with the positive correlation implied by the studies cited in the literature review, wherein an increase in GDP corresponds to a rise in CO2 emissions. This correlation also holds true for fossil fuel production, the primary source of Greenhouse Gas (GHG) emissions. Conversely, population growth is associated with a reduction in CO2 emissions. This phenomenon can be interpreted as an indication that as the population expands, there is an increasing awareness of the detrimental effects of imprudent and excessive energy consumption on both individuals and the environment. -
Enhancing Wind Energy Systems with Sliding-Mode Control for Doubly Fed Induction Generators
Farah Echiheb, Badre Bossoufi, Ismail Kafazi, Brahim El BhiriDieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung von Gleitsteuerung, um die Leistung von Windenergieanlagen mit doppelt gespeisten Induktionsgeneratoren (DFIG) zu verbessern. Er beginnt damit, die Bedeutung der Windenergie beim Übergang zu nachhaltiger Energie hervorzuheben und führt das Konzept der Gleitsteuerung als robuste Methode zur Verbesserung der Effizienz und Zuverlässigkeit von Windenergieanlagen ein. Das Kapitel stellt ein detailliertes mathematisches Modell eines Windenergieumwandlungssystems auf Basis des DFIG zur Verfügung und erläutert die Prinzipien der Gleitsteuerung, einschließlich der Gestaltung der Gleitfläche und des Regelungsgesetzes. Anschließend wendet sie diese Regelstrategie sowohl auf die rotorseitigen als auch auf die netzseitigen Umrichter an und demonstriert ihre Effektivität durch Simulationen in MATLAB / Simulink. In diesem Kapitel werden auch die Herausforderungen des Plauderns im Gleitmodus diskutiert und mögliche Lösungen zur Abmilderung dieses Problems vorgeschlagen. Der gesamte Text bietet einen tiefen Einblick in die technischen Aspekte der Steuerung des Gleitmodus, was ihn zu einer wertvollen Ressource für Fachleute macht, die die Leistung von Windenergieanlagen optimieren wollen.KI-Generiert
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AbstractDoubly Fed Induction Generators (DFIGs) have emerged as a prominent choice in modern wind energy systems due to their efficiency and flexibility. To address the challenges posed by varying wind conditions and grid integration, this article presents an in-depth exploration of Sliding-Mode Control (SMC) techniques applied to DFIG-based wind systems. This paper begins by elucidating the mathematical modeling of all the elements in the conversion chain of a wind power system, followed by theoretical underpinnings of the SMC and how it can be exploited to improve DFIG performance, then it subsequently delves into the study that shows how the SMC optimally regulates rotor-side and grid-side converters in DFIGs, enabling precise active and reactive power control, seamless grid integration and robust performance under dynamic wind conditions. Finally, it presents a MATLAB/Simulink simulation to demonstrate the practical application and benefits of SMC in DFIG-based wind energy systems. The results obtained illustrate its effectiveness in maximizing energy capture. -
Evaluating and Estimating the Geothermal Potential in Northeastern Morocco
Fatima Zahra Haffou, Lalla Amina Ouzzaouit, Abdelmounim Qarbous, Larbi BoudadDieses Kapitel vertieft die Bewertung und Schätzung des geothermischen Potenzials im Nordosten Marokkos, einer Region, die durch bedeutende unerschlossene Energieressourcen gekennzeichnet ist. Die Studie nutzt die volumetrische Methode kombiniert mit der Monte-Carlo-Simulation, um das gespeicherte Wärme- und Energiepotenzial zu bewerten. Die Methodik umfasst geologische Kartierungen, geochemische Untersuchungen und geophysikalische Untersuchungen, die den hohen geothermischen Gradienten und Wärmestrom der Region hervorheben. Die Ergebnisse deuten auf ein beträchtliches geothermisches Potenzial hin, das Kraftwerke mit einer Leistung von bis zu 28 MWe über 25 Jahre unterstützen kann. Das Kapitel betont die Bedeutung probabilistischer Ansätze in der frühen Erkundung, um Unsicherheiten abzumildern und den Weg für die kommerzielle Entwicklung zu ebnen.KI-Generiert
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AbstractGeothermal energy has significant potential as a renewable, ecological and sustainable resource. However, it is rarely used globally, especially in Morocco, particularly in the industrial sector. In addition, many globally developed approaches heavily rely on the availability of reservoir data. However, in the early stages of geothermal development, data on reservoirs are often limited. Therefore, probabilistic analysis methodologies are widely adopted to estimate the energy potential. This paper utilises the volumetric approach to evaluate the energy resource by considering a range of values for various reservoir parameters through Monte Carlo simulation. The study indicates that the Northeast region of Morocco has considerable potential for both heating and power generation purposes. -
Green Hydrogen, Driving Morocco’s Renewable Energy Transition and Shaping Global Geopolitical Dynamics
Kamal Anoune, Abdellah Nafil, Ilham Glissi, Rachid Bannari, Brahim El BhiriDas Kapitel befasst sich mit dem globalen Wandel hin zu erneuerbaren Energien (RnE) und beleuchtet die strategischen Implikationen dieses Übergangs, insbesondere die Rolle des grünen Wasserstoffs. Er untersucht die Produktionsmethoden und die wirtschaftliche Lebensfähigkeit von Wasserstoff, wobei er sich auf die Kategorien grauen, blauen und grünen Wasserstoffs konzentriert. Die Geschichte wendet sich dann Marokko zu und untersucht den Kurs des Landes in Bezug auf RnE und seine politischen und wirtschaftlichen Strategien zur Integration von Wasserstoff. Das Kapitel prognostiziert auch die zukünftige Nachfrage nach grünem Wasserstoff und seinen Derivaten und betont das Potenzial Marokkos auf dem Weltmarkt. Der gesamte Text betont die geopolitische Bedeutung dieser Entwicklungen und die dringende Notwendigkeit proaktiver politischer Strategien, um Chancen zu nutzen und Herausforderungen anzugehen.KI-Generiert
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AbstractThe global energy landscape is rapidly shifting toward renewable energy sources, driven by technological advancements and cost competitiveness. This transition holds profound implications for both energy independence and geopolitics, necessitating strategic actions to harness opportunities and overcome challenges. Emergence of hydrogen as a crucial clean energy source is projected to attract trillions in investments by 2050, with the potential to revolutionize the energy industry. This shift toward green hydrogen, produced through electrolysis with renewable energy (RnE), presents unparalleled environmental benefits but faces cost-related barriers. To address these challenges, substantial investments are driving the scaling of hydrogen production. As RnE expands, it becomes evident that not all sectors can directly transition to electricity, highlighting the importance of renewable electricity-based fuels. Power-to-liquid (PtL) technologies play a fundamental role in converting RnE into liquid fuels, contributing to a viable solution to meet diverse sectoral demands. In addition, a carbon–neutral approach to critical processes, such as water desalination, relies on harvesting CO2 from the atmosphere. This manuscript explores the global transition to RnE and the rising prominence of hydrogen, emphasizing the geopolitical implications. It highlights the pressing need for proactive policies and strategic investments to fully leverage the potential of renewable energy and hydrogen technologies.
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Electrical Solutions in Buildings
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Control Optimization of an Isolated Micro-grid Using Pontryagin’s Minimum Principle
Safaa Mimi, Yann Ben Maissa, Ahmed TamtaouiDieses Kapitel befasst sich mit der Optimierung isolierter Mikronetze unter Anwendung des Pontryagin-Minimalprinzips (PMP), um den Kraftstoffverbrauch zu minimieren und den Batterieabbau zu verringern. Die Studie ist motiviert durch das wachsende Interesse an erneuerbaren Energiequellen und die Notwendigkeit eines effizienten Managements dezentraler Energieressourcen (DER). Die Autoren verwenden PMP, eine bewährte Methode zur Optimierung des Energiemanagements, um eine Steuerungsstrategie zu entwickeln, die die Nutzung erneuerbarer Energien maximiert und die Abhängigkeit von elektrischen Dieselgeneratoren minimiert. Das Kapitel enthält ein detailliertes Systemmodell, das den Lastverbrauch, die Erzeugung von Solarzellen, die Funktion von Dieselgeneratoren und Überlegungen zum Batterieabbau umfasst. Anschließend formuliert sie das Optimierungsproblem mathematisch und leitet aus PMP die optimale Steuerungsstrategie ab. Die Autoren validieren ihren Ansatz durch Simulationen, die eine signifikante Senkung des Kraftstoffverbrauchs und eine verbesserte Batterieleistung im Vergleich zu herkömmlichen Kontrollmethoden zeigen. Das Kapitel schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse und schlägt zukünftige Forschungsrichtungen auf dem Gebiet der isolierten Optimierung von Mikronetzen vor.KI-Generiert
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AbstractFaced with potential disruptions in the primary electricity grid stemming from technical malfunctions or extreme weather events like storms and forest fires, we present a solution in the form of an electric micro-grid. These networks are outfitted with an array of resources including solar panels, storage batteries, and diesel generators. Our goal in this paper is to implement an effective control strategy that minimizes reliance on diesel-generated energy and maximizes the utilization of renewable sources when the micro-grid is detached from the main network for maintenance purposes. The problem is solved using the mathematical formalization of optimal control based on the Pontryagin’s Minimum Principle (PMP). PMP is used to address the optimal energy management problem where the batteries are represented by an equivalent circuit model. A semi-empirical model is proposed to evaluate battery degradation under the resulting optimal control. Simulations on MATLAB prove the viability of the proposed approach. The results demonstrate a significant 13% reduction in fuel consumption, coupled with a notably improved battery performance. -
A Machine Learning-Based Platform for Power Consumption Forecasting in an Academic Campus
Fatima Aabadi, Yann Ben Maissa, Hamza Dahmouni, Ahmed Tamtaoui, Mohamed El AroussiIn diesem Kapitel wird eine Plattform für maschinelles Lernen vorgestellt, die den Stromverbrauch auf einem akademischen Campus vorhersagt und sich mit dem zunehmenden Einsatz elektrischer Geräte in höheren Bildungseinrichtungen befasst. Es unterstreicht die Notwendigkeit einer intelligenten Messinfrastruktur und fortschrittlicher Prognosealgorithmen zur Verbesserung der Energieeffizienz. Der Beitrag umfasst die Implementierung einer fortschrittlichen Messinfrastruktur, den Einsatz von k-Means-Clustern, um Datensätze mit ähnlichen Mustern zu aggregieren, und die Schulung eines einzigen, auf eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) basierenden Mehrprofil-Vorhersagemodells. Das Kapitel schlägt außerdem eine automatische Feineinstellung der Hyperparameter des XGBoost-Regressionsmodells unter Verwendung genetischer Algorithmen vor. Die experimentellen Ergebnisse, die mit realen Daten validiert wurden, zeigen, dass das vorgeschlagene Modell andere weit verbreitete maschinelle Lernalgorithmen hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit übertrifft. Das Kapitel schließt mit der Diskussion der Effizienz und der Grenzen des vorgeschlagenen Modells und skizziert zukünftige Arbeiten zur weiteren Verbesserung der Energiemanagementsysteme an akademischen Universitäten.KI-Generiert
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AbstractForecasting power consumption consists in predicting its future values, using past ones and/or other features of interest. With the exponential growth of urban population during the last 20 years, and climate change-related power issues, the subject seems to be a hot topic. A special case is that of academic campuses with particular consumption behaviors, partly linked to a younger population. However, accurately predicting the power consumption in an academic context is a difficult task, because of the necessity to have a complete smart metering installation, as well as efficient prediction algorithms adapted to different consumption patterns (e.g., classrooms, student rooms). In this paper, we propose (1) an Advanced Metering Infrastructure (hardware) for measuring the power consumption in an Academic Campus; (2) an approach for multi-profile power forecasting, using a single machine learning algorithm with automatic hyper parameter tuning (software). Our network is composed of 18 Smart Meters strategically placed at different locations in our Engineering School’s Campus, connected to a central Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) station. In our approach, we propose an automatic hyper parameter selection technique for an eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) prediction model using the Genetic Algorithm Meta-heuristic. The experimental results are quite good with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as low as 8% for the first cluster, compared to 16% for other popular machine learning algorithms (Support Vector Regression, Long Short-Term Memory). -
Optimal Placement and Sizing of Photovoltaic Units in Distribution Networks Through SPEA2
Anas Aksbi, Ismail Elkafazi, Rachid Bannari, Brahim El BhiriDas Kapitel geht der kritischen Frage nach, wie Photovoltaik (PV) in Verteilungsnetze integriert werden kann, um die Energieeffizienz zu steigern und die Herausforderungen durch konventionelle Energiequellen zu bewältigen. Es stellt den Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) als robustes Werkzeug zur Bestimmung der optimalen Größe und Platzierung von PV-Einheiten vor, das darauf abzielt, sowohl Wirk- als auch Blindleistungsverluste zu verringern und Spannungsabweichungen zu minimieren. Die Studie berücksichtigt die stochastische Beschaffenheit der Sonneneinstrahlung und der Lastleistung und verwendet realistische Modelle, um die Entscheidungsfindung zu beeinflussen. Die Methode wird auf das IEEE 33-Bus-Testsystem zur radialen Verteilung angewandt und zeigt signifikante Verbesserungen bei der Reduzierung von Verlusten und der Verbesserung des Spannungsprofils. Durch die Optimierung der Integration von PV-Anlagen hebt die Studie das Potenzial zur Steigerung der Systemleistung insgesamt hervor und macht sie zu einer wertvollen Ressource für Fachleute, die innovative Lösungen für die Integration erneuerbarer Energien suchen.KI-Generiert
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AbstractEfficient planning of renewable energy-based Distributed Generation units (RE-DGs) adapted in distribution networks brings about numerous advantages, with significant technical and economic implications that greatly influence the whole system quality and performance. However, achieving optimum apportionment and optimal sizing of RE-DGs, especially photovoltaic equipment (PV), remains challenging due to the unpredictable nature of renewable resources. In this paper, a novel methodology is proposed to address the problem of optimization in planning RES-DGs. This methodology is based on the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2). The efficiency of the approach is demonstrated through a test of validation on the IEEE 33-bus distribution system. The represented results highlight that optimizing the allocation of PV systems, considering their stochastic behavior and the time-varying load model, positively impacts the network by reducing power losses and minimizing voltage deviation. -
Optimal Location and Sizing of BESS for PV Systems Integrated into Distribution Network
Anas Aksbi, Ismail Elkafazi, Rachid Bannari, Brahim El BhiriDieses Kapitel vertieft die kritischen Aspekte der Integration erneuerbarer Energiequellen, insbesondere Photovoltaik (PV) -Systeme, in Verteilungsnetze. Er beleuchtet die Herausforderungen, die sich aus der intermittierenden Beschaffenheit der PV-Stromerzeugung und der Notwendigkeit von Battery Energy Storage Systems (BESS) zur Stabilisierung des Netzes ergeben. Die Studie konzentriert sich auf den optimalen Standort und die optimale Größe von BESS, um Leistungsverluste zu minimieren und Spannungsprofile zu verbessern, wobei die SPEA2-Multiobjektivoptimierungstechnik zum Einsatz kommt. Eine Fallstudie mit dem IEEE 33-Bus-System zeigt die signifikanten Auswirkungen von BESS auf Netzwerkparameter und Spitzenlastmanagement. Die Ergebnisse zeigen, wie die strategische Platzierung von BESS die Effizienz und Zuverlässigkeit von Vertriebsnetzen erheblich verbessern kann, was das Kapitel zu einer wertvollen Ressource für Fachleute in diesem Bereich macht.KI-Generiert
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AbstractThis article delves into the optimization challenges associated with the placement, sizing, and operation of Battery Energy Storage Systems (BESSs) within the distribution system, aiming to minimize both power losses and voltage drops. Over a 24-h timeframe, the study employed the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2) in conjunction with the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Methodology was implemented into a adjusted IEEE 33 bus test system to identify optimal parameters and operational strategies for BESSs, subsequently evaluating their efficacy within the system. The results demonstrated that BESSs not only mitigate power losses and enhance voltage profiles but also efficiently support loads during peak hours, effectively addressing the intermittency issue associated with Photovoltaic systems. -
Effect of Cracks on Photovoltaic Modules Mechanical Stress-Induced Aging
Abdellatif Bouaichi, Fadili Mohammed, Azouzoute Alae, Aumeur El Amrani, Abdellatif Ghennioui, Brahim El BhiriDieses Kapitel widmet sich dem kritischen Problem der mechanischen, spannungsbedingten Alterung von Photovoltaik-Modulen (PV-Modulen) und konzentriert sich auf die nachteiligen Auswirkungen von Rissen auf die Modulleistung. Mittels statistischer mechanischer Belastungstests und Elektrolumineszenz-Bildgebung quantifiziert die Studie die Verschlechterung der elektrischen Ausgangsparameter von PV-Modulen. Die Forschung hebt das unsystematische Verhalten von Leistungseinbrüchen aufgrund mechanischer Beanspruchung hervor und zeigt, dass es nicht direkt mit der Anzahl der angewandten Lastzyklen korreliert. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit weiterer Untersuchungen zur Zuverlässigkeit und Lebensdauer von PV-Modulen in trockenen Klimazonen, die zur Entwicklung des Photovoltaiksektors beitragen.KI-Generiert
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AbstractThe aging of photovoltaic (PV) modules is an undeniable phenomenon that impacts their performance over time. This aging process is influenced by various environmental parameters, including temperature, wind, snow, humidity, and prolonged exposure to ultraviolet (UV) irradiation. Understanding the mechanisms behind PV module aging is a crucial step toward implementing effective mitigation strategies. This paper focuses on investigating the impact of mechanical stress on crystalline silicon (c-Si) PV modules, simulating the effects of cracks and inactive areas on electrical parameters. In pursuit of this objective, the study conducts statistical mechanical load tests to replicate the aging process. The research highlights the consequences of artificially introducing cracks into PV modules, utilizing an array of advanced tools such as a mechanical load tester, electroluminescence imaging, and a solar flasher. To ensure the accuracy and reliability of the findings, the study incorporates verification routines using an electroluminescence (EL) machine and a solar simulator before and after the mechanical load tests. The study involves two commercial PV modules subjected to varying degrees of mechanical stress severity. The results reveal that mechanical stress can lead to a power output degradation of up to 0.58%. By shedding light on the mechanical aspects of degradation, this research contributes to the collective understanding of PV module aging, providing insights that form the basis for the development of strategies aimed at improving the durability and efficiency of PV systems.
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- Titel
- Technology and the Environment: Implementing Smart and Sustainable Solutions into Our Cities
- Herausgegeben von
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Brahim El Bhiri
Saliha Assoul
Mohamed Essaaidi
- Copyright-Jahr
- 2025
- Verlag
- Springer Nature Switzerland
- Electronic ISBN
- 978-3-031-74474-7
- Print ISBN
- 978-3-031-74473-0
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-3-031-74474-7
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