A Hyto Energy mesterséges intelligenciával vezérelt mikrohálózati megoldásai az energiahordozók elosztását optimalizálják a megújuló energiatermelés, a hidrogén tárolás és a végső felhasználói terhelések között. A gépi tanulási modellek előrejelzik az energiaigények mintázatát és az időjárási körülményeket, hogy hatékonyan osszák el az energiát az elektrolizátorok, a tüzelőanyag-cellák és a hálózati kapcsolat között. Például a HPS Picea rendszer mesterséges intelligenciát használ annak érdekében, hogy a napelemes termelés csúcsidőszakában elsődlegesen hidrogéngenerálás történjen, miközben biztosítva marad a téli fűtéshez szükséges energiatartalék. A MI kiegyensúlyozza az energiaáramlást decentralizált hálózatokban, csökkentve a fosszilis üzemanyagú tartalékrendszerekre való támaszkodást. A Hyto intelligens vezérlői dinamikusan állítják az elektrolizátorok és tüzelőanyag-cellák beállítási pontjait, ezzel növelve a rendszer ellenállóképességét és csökkentve az üzemeltetési költségeket. Mikrohálózat optimalizálási projektek esetén vegye fel velünk a kapcsolatot egy testre szabott, MI-alapú megoldásért.