Hyto Energies KI-gesteuerte Microgrid-Lösungen optimieren die Energieverteilung zwischen erneuerbaren Erzeugungsquellen, Wasserstoffspeicherung und Lasten im Endverbrauch. Maschinelle Lernmodelle prognostizieren Energiebedarfsprofile und Wetterbedingungen, um die Stromzuteilung zwischen Elektrolyseuren, Brennstoffzellen und Netzinteraktion effizient zu steuern. Das HPS Picea-System nutzt beispielsweise KI, um während der Solarhöchstleistung Wasserstoff priorisiert zu produzieren und gleichzeitig ausreichend gespeicherte Energie für die Winterbeheizung sicherzustellen. KI sorgt zudem für eine ausgewogene Leistungsverteilung in dezentralen Netzen und reduziert dadurch die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen als Reserve. Hyto Energy steuert intelligente Regelungen dynamisch die Sollwerte von Elektrolyseuren und Brennstoffzellen, wodurch die Systemresilienz gesteigert und die Betriebskosten gesenkt werden. Für Projekte zur Microgrid-Optimierung kontaktieren Sie uns für eine maßgeschneiderte, KI-gestützte Lösung.