Hyto Energis AI-drivna mikronättslösningar optimerar energifördelningen mellan förnyelsebar elproduktion, väteslagring och slutliga laster. Maskininlärningsmodeller förutsäger energibehovsmönster och väderförhållanden för att effektivt fördela el mellan elektrolysörer, bränsleceller och nätverksinteraktion. Till exempel använder HPS Picea-systemet AI för att prioritera väteproduktion under soltimmar med hög produktion samtidigt som tillräcklig lagrad energi säkerställs för värme under vintermånaderna. AI balanserar även effektflödet i decentraliserade nät, vilket minskar beroendet av fossila bränslen som reservkraft. Hyto:s intelligenta styrning justerar dynamiskt inställningsvärden för elektrolysörer och bränsleceller, vilket förbättrar systemets robusthet och minskar driftskostnader. För projekt rörande mikronättoptimering, kontakta oss för en anpassad AI-driven lösning.