Hyto Energy dirbtinio intelekto valdomos mikrotinklo technologijos optimizuoja energijos paskirstymą tarp atsinaujinančių energijos šaltinių, vandenilio kaupimo ir vartojimo apkrovų. Mašininio mokymosi modeliai prognozuoja energijos paklausos tendencijas ir orų sąlygas, kad efektyviai paskirstyti energiją tarp elektrolizerių, kuro elementų ir tinklo sąveikos. Pavyzdžiui, HPS Picea sistema naudoja dirbtinį intelektą, kad vandenilio gamybai būtų pirmenybė teikiama aukštos saulės aktyvumo valandomis, kartu užtikrinant pakankamą atsarginę energijos atsargą žiemai šildyti. Dirbtinis intelektas taip pat balansuoja galios srautą decentralizuotuose tinkluose, sumažindamas priklausomybę nuo fosilinio kuro atsargų. Hyto išmanieji valdymo sprendimai dinamiškai koreguoja elektrolizerių ir kuro elementų nustatymus, padidindami sistemos atkūrimo gebėjimus ir sumažindami eksploatacinius kaštus. Mikrotinklų optimizavimo projektams susisiekite su mumis, kad gautumėte individualų dirbtinio intelekto sprendimą.