Hyto EnergyのAI駆動型マイクログリッドソリューションは、再生可能エネルギー発電、水素貯蔵、および最終使用負荷におけるエネルギー配分を最適化します。機械学習モデルにより、エネルギー需要パターンや気象条件を予測し、電解槽、燃料電池、およびグリッド間での電力効率的な配分を行います。例えば、HPS Piceaシステムでは、太陽光発電が最大となる時間帯に水素生成を優先しつつ、冬季暖房に必要な蓄積エネルギーを確保します。AIはまた、分散型グリッドにおける電力フローをバランスさせ、化石燃料によるバックアップ電源への依存を最小限に抑えます。Hytoのインテリジェント制御により、電解槽および燃料電池の設定値を動的に調整し、システムの回復力向上と運用コストの削減を実現します。マイクログリッド最適化プロジェクトに関しては、カスタマイズされたAI駆動型ソリューションをご提案いたしますので、お気軽にお問い合わせください。