AI inom energisektorn

Utmaningar

Energisektorn står inför en omfattande elektrifiering där elanvändningen väntas öka kraftigt fram till 2030, drivet av klimatomställningen, elektrifieringen av transportsektorn och omställningen av industriella processer (1). För att möta denna utveckling måste både elproduktion och elnät byggas ut i snabb takt, samtidigt som energieffektivisering prioriteras för att undvika kapacitetsbrist och stigande kostnader (1, 2). Den ökade andelen intermittent förnybar energi, såsom sol- och vindkraft, ställer höga krav på flexibilitet, realtidsstyrning och balansering av elsystemet (3). Samtidigt växer energibehovet från AI och datacenter, vilket innebär att sektorn måste säkerställa att denna digitala expansion sker med hållbar och stabil elförsörjning (4). Utöver de tekniska utmaningarna finns organisatoriska och strategiska hinder, bland annat bristen på samordnade AI-initiativ med tydlig klimat- och hållbarhetsprofil (5), behovet av robust cybersäkerhet och datasuveränitet (3) samt krav på efterlevnad av nya regulatoriska ramar som EU:s AI Act (6).

AI-lösningar

AI erbjuder kraftfulla verktyg för att optimera energisystemets planering, drift och underhåll. Inom efterfråge- och produktionsprognoser kan AI ge mer exakta kort- och långsiktiga prognoser, vilket förbättrar realtidsbalansering och minskar behovet av dyr reservkapacitet (3, 7, 8). Genom flexibilitetsoptimering kan AI styra när och hur el används, genom att automatiskt förskjuta förbrukning från höglastperioder, vilket avlastar nätet och underlättar integreringen av väderberoende förnybara energikällor (1, 3, 7). Prediktivt underhåll med hjälp av AI gör det möjligt att identifiera tidiga varningssignaler för fel i kritiska anläggningar som kärnkraftverk, vindkraftparker och transmissionsnät, vilket minskar driftstopp och underhållskostnader (9, 10, 11). Genom effektiviserad resursanvändning kan AI analysera energiflöden och produktionsdata för att identifiera ineffektivitet, optimera investeringsbeslut och prioritera insatser som ger störst effekt på både kostnad och klimatpåverkan (5, 4, 7). På systemnivå kan AI även användas för att simulera framtida scenarier och stress-testa energinät mot extrema händelser, vilket stärker motståndskraften mot klimatrelaterade risker (4, 12).

Exempel på AI-tillämpningar

AI används redan i flera delar av energisektorn. I smarta elnät använder Vattenfall AI för att förutse elanvändning och optimera laddning av elfordon, vilket minskar belastningstoppar och förbättrar kundernas möjlighet att utnyttja billigare och mer klimatvänlig el (7, 10). Inom kärnkraft används AI vid Forsmark och Ringhals för att optimera drift och underhåll, vilket inte bara förlänger livslängden på reaktorna utan också bidrar till fortsatt fossilfri produktion i flera decennier framåt (9). För förnybariintegration används AI-baserad nätoptimering och scenariomodellering som stödjer EU:s digitala energisystem, vilket gör det enklare att ansluta och balansera variabel produktion från sol- och vindkraft (3). I klimatövervakning möjliggör AI analys av stora mängder satellit- och sensordata för att övervaka utsläpp, naturresursanvändning och extremväder, vilket ger beslutsunderlag för klimatanpassning och riskhantering (5). Vid automatiserad drift används AI och robotar i kraftverk för att utföra inspektioner, reparationer och säkerhetskontroller i svåråtkomliga eller riskfyllda miljöer, vilket både höjer effektiviteten och förbättrar arbetsmiljön (11). Dessutom börjar energibolag använda AI-drivna digitala tvillingar av hela kraftsystem för att testa och optimera förändringar innan de implementeras i verkligheten, vilket minskar risken och påskyndar innovation (4, 7).

Trender och regelverk

Energisystemet blir alltmer decentraliserat, digitaliserat och interaktivt, med prosumenter och lokala energiresurser som viktiga aktörer (3, 7). Smarta mätare, IoT-enheter och digitala tvillingar möjliggör realtidsövervakning och optimering av energiflöden (3, 4). EU:s AI Act (6) inför riskbaserad reglering där kritisk infrastruktur, inklusive energisystem, klassas som hög risk och omfattas av krav på datasäkerhet, transparens och mänsklig övervakning. Samtidigt ökar kraven på cybersäkerhet och interoperabilitet, vilket gör säkerhet och datakvalitet till konkurrensfördelar (3). EU:s strategi för digitalisering av energisektorn syftar till robusta, flexibla och klimatsmarta lösningar (3), och intresset för AI-lösningar som stödjer förnybariintegration, prediktivt underhåll och realtidsoptimering växer (5, 4, 7). Globalt pekar scenarier från World Energy Council (12) på att investeringar i digital teknik och AI är avgörande för att möta både ökad efterfrågan och klimatutmaningar. Trenden går mot mer samverkande energinät där datadelning och standardisering mellan aktörer är lika viktigt som teknologin, och där regulatoriska krav driver innovation med kombinerad affärs- och klimatnytta.

Källor

(1) Energimyndigheten. (2024). Elektrifieringen kräver effektivare energianvändning. https://www.energimyndigheten.se/nyhetsarkiv/2024/framtidens-elektrifiering-kraver-energieffektivisering-och-smart-energianvandning/

(2) Svenska kraftnät. (2025). Planering för ökad elanvändning. https://www.svk.se/492adb/siteassets/om-oss/rapporter/2025/planering_for_okad_elanvandning.pdf

(3) EU-kommissionen. (2025). Digitalisering av EU:s energisystem. https://digital-strategy.ec.europa.eu/sv/policies/digitalisering-energy

(4) IEA (2023). Energy and AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

(5) RISE (n.d.). How AI can save the climate – and Sweden can lead the way. https://www.ri.se/en/how-ai-can-save-the-climate-and-sweden-can-lead-the-way

(6) EU-kommissionen (2024). AI Act. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

(7) AI Sweden (n.d.). Energi. https://www.ai.se/sv/sektorsinitiativ/energi

(8) Vattenfall (2022). AI kan bidra till smartare elanvändning. https://energyplaza.vattenfall.se/blogg/ai-kan-bidra-till-smartare-elanvändning

(9) Vattenfall (2024). Forsmark och Ringhals siktar på 80 års drifttid av befintliga kärnkraftsreaktorer. https://group.vattenfall.com/se/nyheter-och-press/pressmeddelanden/2024/forsmark-och-ringhals-siktar-pa-80-ars-drifttid-av-befintliga-karnkraftreaktorer

(10) Vattenfall (n.d.). AI hjälper till att driva på energiomställningen. https://energyplaza.vattenfall.se/blogg/a-hjalper-till-att-driva-pa-energiomstallningeni

(11) Vattenfall (2025). How AI and robots are accelerating the energy transition. https://group.vattenfall.com/press-and-media/newsroom/2025/how-ai-and-robots-are-accelerating-the-energy-transition

(12) World Energy Council (2025). Global Energy Scenarios Comparison Review 2025. https://www.worldenergy.org/publications/entry/global-energy-scenarios-comparison-review-2025