Hyto Energy vključuje optimizacijo na osnovi umetne inteligence v svoje sisteme obnovljive energije, da izboljša sinergijo med prekinjenimi viri energije in vodikovo shrambo. Podjetje v poudarek postavlja okvir tehničnih rešitev, ki temelji na analizah podatkov v realnem času za uravnoteženje proizvodnje električne energije iz sončne/vetrne energije in proizvodnje vodika s pomočjo elektrolizatorjev. Na primer, algoritmi umetne inteligence dinamično prilagajajo delovanje elektrolizatorjev glede na vremenske napovedi in vzorce potrošnje energije, s čimer zagotavljajo optimalno izkoriščanje vhodnih virov obnovljive energije. Hibridni sistemi podjetja, kot je enota HPS Picea, uporabljajo umetno inteligenco za določitev prednosti shrambe vodika v času presežne proizvodnje obnovljive energije, hkrati pa ohranjajo stabilnost omrežja. Ta pristop zmanjša omejitev proizvodnje in maksimizira izhod zelene vodikove energije. Za prilagojene rešitve obnovljive energije v povezavi z umetno inteligenco nas kontaktirajte za načrtovanje sistema in modeliranje zmogljivosti.