دكتوراه الفلسفة في هندسة الطاقة المتجددة

 

دكتوراه الفلسفة في هندسة الطاقة المتجددة_Doctor of Philosophy in Renewable Energy Engineering:
برنامج دكتوراه الفلسفة في هندسة الطاقة المتجددة المقدم من جامعة UHA، وهي جامعة أمريكية معتمدة من ممنظمة امنظمة ادارة جودة التعليم الدولية(IEQM)
كما تم إدراج الجامعة ضمن تصنيفات التأثير العالمي (Impact Rankings 2025) الصادرة عن مؤسسة
 Times Higher Education العالمية.

---

:طبيعة البرنامج
الدكتوراه برنامج بحثي متقدم يهدف إلى إعداد باحث قادر على تقديم مساهمة علمية أصلية في هندسة الطاقة
:لا تقاس قوة الدكتوراه بعدد المقررات فقط، بل بجودة

• البحث
• الأطروحة
• النشر العلمي
• الإشراف
• الابتكار
• القدرة على حل مشكلات بحثية معقدة

---

الساعات المعتمدة
:يقترح اعتماد
36ساعة معتمدة بعد درجة الماجستير 
:وتوزع كما يلي

المكون	الساعات
مقررات دكتوراه أساسية	12
مقررات تخصصية اختيارية	6
بحث وأطروحة الدكتوراه	18
المجموع	36

---

:المقررات الأساسية للدكتوراه

الرمز	المقرر	الساعات
PREE 701	أنظمة الطاقة المتجددة المتقدمة	3
PREE 702	النمذجة والمحاكاة والتحسين المتقدم	3
PREE 703	مناهج البحث المتقدم وتحليل البيانات	3
PREE 704	الذكاء الاصطناعي والأنظمة المعتمدة على البيانات في الطاقة	3
	المجموع	12

---

المقررات الاختيارية للدكتوراه
يختار الطالب مقررين، كل منهما 3 ساعات:
Advanced Photovoltaic Engineering
Advanced Wind Energy
Advanced Smart Grids
Microgrid Optimization
Advanced Energy Storage
Green Hydrogen and Fuel Cells
Digital Twins
Deep Learning for Energy
Energy Forecasting
Power Electronics
Cybersecurity for Energy Systems
Electricity Markets
Advanced Energy Policy
Sustainable Energy System Optimization
المجموع: 6 ساعات

---

ساعات البحث والأطروحة

المقرر	الساعات
Dissertation Research I	3
Dissertation Research II	3
Dissertation Research III	3
Dissertation Research IV	3
Dissertation Research V	3
Dissertation Research VI	3
المجموع	18

تسجيل هذه الساعات لا يعني أن الطالب ينهي الأطروحة خلال ستة فصول بالضرورة؛ يستمر البحث إلى أن تستوفي الأطروحة المعايير العلمية المطلوبة

---

:مراحل الدكتوراه
المرحلة الأولى: المقررات المتقدمة
يكمل الطالب 18 ساعة من المقررات

المرحلة الثانية: الامتحان التأهيلي
Qualifying Examination
:يقيس
الخلفية العلمية
القدرات التحليلية
القدرة البحثية
الاستعداد للدكتوراه

المرحلة الثالثة: مقترح الأطروحة
Dissertation Proposal
:يقدم الطالب
المشكلة البحثية
الفجوة العلمية
الأهداف
الفرضيات أو أسئلة البحث
المنهجية
البيانات
الأدوات
النتائج المتوقعة
الجدول الزمني
وتناقشه لجنة أكاديمية

المرحلة الرابعة: الترشح للدكتوراه
:بعد نجاح المقررات والامتحان ومقترح البحث ينتقل الطالب رسمياً إلى مرحلة
PhD Candidate
:تنفيذ
التجارب
المحاكاة
النمذجة
جمع البيانات
تحليل النتائج
إعداد الأوراق العلمية
كتابة الأطروحة

المرحلة السادسة: المناقشة النهائية
Final Dissertation Defense
تتم أمام لجنة أكاديمية متخصصة

 

---

:شروط القبول في الدكتوراه

• درجة ماجستير في هندسة الطاقة المتجددة أو الهندسة الكهربائية أو الميكانيكية أو تخصص هندسي قريب
• تقدير جيد جداً أو ما يعادله على الأقل
• خلفية بحثية مناسبة
• مقترح بحث أولي
• إثبات القدرة على البحث والتحليل
• يمكن فرض مقررات استدراكية حسب الخلفية 

---

:مدة الدكتوراه
المدة الطبيعية
3-5سنوات بعد الماجستير
:تتأثر المدة ب
طبيعة البحث
التجارب
توفر البيانات
التقدم في الأطروحة
متطلبات النشر
تقييم لجنة الإشراف

---

:مجالات البحث في الكلية
:تحدد الكلية أولويات بحثية واضحة في
:الطاقة الشمسية
PV cells and modules
Solar forecasting
PV degradation
Dust and shading
Solar thermal systems
PV diagnostics

:طاقة الرياح
Wind forecasting
Turbine control
Wind farm optimization
Fault diagnosis
Predictive maintenance

:تخزين الطاقة
Batteries
BMS
SOC/SOH estimation
Battery degradation
Hybrid storage

:الهيدروجين
Green Hydrogen
Electrolyzers
Fuel Cells
Hydrogen Storage
Power-to-X

:الشبكات الذكية
Microgrids
Renewable integration
Demand response
Power quality
Protection
Distributed energy resources

:الذكاء الاصطناعي للطاقة
Forecasting
Predictive Maintenance
Fault Diagnosis
Optimization
Explainable AI
Reinforcement Learning

:التحول الرقمي
IoT
Edge Computing
Digital Twins
SCADA
Cloud Energy Management

الاستدامة
Energy efficiency
Sustainable buildings
Life-Cycle Assessment
Net Zero
Energy economics
Energy policy

---

:المختبرات المقترحة
:مختبر الطاقة الشمسية
:يحتوي علي
PV modules
I–V measurement.
Irradiance sensors
Temperature sensors
Inverters
MPPT systems
Battery systems

مختبر طاقة الرياح:
Wind turbine trainer
Generator emulator
Wind-speed measurement
Data acquisition
Turbine-control platform

مختبر تخزين الطاقة:
Battery test systems
BMS
Charging/discharging
SOC/SOH experiments
Safety monitoring

مختبر أنظمة القدرة والشبكات الذكية
Power-system trainers
Relays
Smart meters
Microgrid trainer
Power-quality measurement

:مختبر إلكترونيات القدرة والتحكم
Converters
Inverters
Motor drives
DSP/Microcontroller platforms

:مختبر الطاقة الذكية والذكاء الاصطناعي
High-performance workstations
IoT platforms
Raspberry Pi
Sensors
Edge computing devices
Data acquisition
Digital twin platforms

---

:البرمجيات المقترحة
:يجب تدريب الطلاب تدريجياً على
MATLAB
Simulink
Python
PVsyst
ETAP
DIgSILENT PowerFactory
HOMER
OpenDSS
 PSCADعند توفره
Excel/engineering data tools
لا يشترط استخدام جميع البرامج في كل مقرر؛ يتم توزيعها على مراحل الدراسة

---

:طرق التدريس
:يعتمد البرنامج على مزيج  من
المحاضرات
حل المسائل
المختبرات
Project-Based Learning
Case Studies
Simulation
Design Projects
Field Training
Research Projects
Team-Based Learning
Industry Problems
ويجب تقليل الاعتماد على الحفظ وزيادة الاعتماد على التحليل والتصميم والتطبيق

---

:نظام التقييم
يحدد لكل مقرر توصيف تفصيلي، ويمكن استخدام النموذج التالي
المقررات النظرية الهندسية:
امتحانات: %40–50
واجبات ومسائل: %10–20
مشروع أو دراسة حالة: %15–25
اختبار قصير ومشاركة: %10–15

:المقررات العلمية
تقارير مختبرية: %20–30
تنفيذ عملي: %20–30
مشروع: %20–30
امتحان نظري وعملي: الباقي

:مشروع التخرج
:يقيّم على
أهمية المشكلة
جودة التصميم
المنهجية
التنفيذ
الأصالة
التحليل
جودة النتائج
التقرير
العرض
المناقشة
العمل الجماعي

---

نظام المتطلبات السابقة:
يجب إنشاء تسلسل واضح للمقررات
:الرياضيات
MATH 101
↓
MATH 102
↓
MATH 201
↓
MATH 202

:الطاقة الكهربائية
PHYS 102
↓
EE 101
↓
Electrical Machines / Power Electronics
↓
Power Systems
↓
Smart Grids
↓
Renewable Integration

:الطاقة الحرارية
Physics
↓
Thermodynamics
↓
Heat Transfer
↓
Solar Thermal / Energy Efficiency

:الذكاء الاصطناعي
:PROG 101
STAT 201
↓
Machine Learning for Energy
↓
AI and Energy Forecasting
↓
Advanced AI Electives

:مشروع التخرج

Renewable Energy Technologies
↓
System Integration
↓
Optimization
↓
Capstone Design Project

---

فرص عمل لخريج الدراسات العليا:
مهندس أنظمة طاقة شمسية
مهندسPV
مهندس مزارع رياح
مهندس طاقة
مهندس تخزين طاقة
Battery Systems Engineer
مهندس شبكات ذكية
مهندسMicrogrids
مهندس تكامل الطاقة المتجددة
مهندس كفاءة طاقة
مهندس إلكترونيات قدرة
مهندس تحكم
مهندس تشغيل وصيانة
محلل بيانات الطاقة
مهندس التنبؤ بالطاقة
مهندس أنظمة طاقة ذكية
مدير مشاريع طاقة متجددة
مستشار طاقة واستدامة
باحث في تقنيات الطاقة
باحث علمي
عضو هيئة تدريس
مهندس بحث وتطوير
R&D Manager
Energy Systems Consultant
Smart Grid Specialist
Energy Policy Analyst
Energy Market Analyst
Digital Energy Specialist
AI for Energy Researcher
Renewable Energy Technology Expert

تقديم طلب الالتحاق