Решения Hyto Energy для микросетей на основе ИИ оптимизируют распределение энергии между возобновляемыми источниками генерации, водородными системами хранения и конечными нагрузками. Модели машинного обучения прогнозируют потребительские паттерны и погодные условия, чтобы эффективно распределять электроэнергию между электролизерами, топливными элементами и взаимодействием с центральной сетью. Например, система HPS Picea использует ИИ для приоритизации производства водорода в часы максимальной солнечной активности, обеспечивая достаточный запас энергии для отопления в зимний период. ИИ также балансирует потоки электроэнергии в децентрализованных сетях, минимизируя зависимость от резервного питания на ископаемом топливе. Интеллектуальные контроллеры Hyto динамически регулируют рабочие параметры электролизеров и топливных элементов, повышая устойчивость системы и снижая эксплуатационные расходы. Для проектов по оптимизации микросетей свяжитесь с нами, чтобы получить индивидуальное решение на основе ИИ.