Prediktivt underhåll går från möjlighet till nödvändighet

Våren och sommaren har passerat, och utvecklingen inom elnäten har inte saktat in.

Elektrifieringen fortsätter, andelen förnybar elproduktion växer och kraven på ett robust och tillförlitligt elnät blir allt högre. Samtidigt fortsätter digitaliseringen av transformatorstationer, där tillståndsövervakning, AI och dataanalys blir allt viktigare verktyg för att säkerställa hög driftsäkerhet och en effektiv förvaltning av kritisk infrastruktur.

Under våren och sommaren har flera internationella publikationer berört samma område. CIGRÉ har under perioden gett ut tekniska rapporter dels om tillståndsövervakning och prediktivt underhåll av HVDC-konverterstationer, dels om digitala tvillingar för krafttransformatorer. IEEE har publicerat forskning om hur AI kan bidra till ökad tillförlitlighet, tillståndsövervakning och bättre beslutsstöd inom kraftelektronik. Samtidigt pekar ENTSO-E:s Summer Outlook från maj på ett elsystem i snabb förändring, där den växande andelen förnybar produktion och ökade behovet av flexibilitet ställer nya krav på systemets drift och planering.

För oss bekräftar det en utveckling som varit tydlig under flera år.

Prediktivt underhåll är inte längre ett framtidsprojekt – det håller på att bli en naturlig del av hur moderna transformatorstationer förvaltas.

1. Den stora utmaningen är inte längre att samla in data – utan att använda den

För några år sedan handlade digitaliseringen främst om att installera sensorer och börja samla in mätvärden. Idag har många nätägare redan tillgång till stora mängder data från sina anläggningar.

Den avgörande frågan har därför förändrats.

Hur omvandlar vi informationen till rätt beslut? Vilka avvikelser kräver omedelbar åtgärd? Vilka tillgångar kan fortsätta vara i drift? När bör underhåll planeras för att minimera både risk och kostnad?

Det är här prediktivt underhåll skapar sitt verkliga värde.

2. AI blir ett beslutsstöd – inte en ersättare

AI får också en allt tydligare roll som verktyg för tillståndsövervakning, livslängdsbedömning och beslutsstöd inom kraftelektronik och energisystem. Men utvecklingen handlar inte om att ersätta erfarenhet – tvärtom.

Den största nyttan uppstår när AI används som ett verktyg för att identifiera mönster, upptäcka begynnande avvikelser och prioritera rätt åtgärder i rätt tid.

Den tekniska kompetensen hos drift- och underhållspersonal kommer fortsatt att vara avgörande. Skillnaden är att besluten kan baseras på betydligt större datamängder och snabbare analyser än tidigare.

3. Driftsäkerhet blir viktigare än någonsin

Elektrifieringen av industri, transporter och samhälle gör att elnäten får en allt mer central roll. Varje transformatorstation blir en del av ett större system, där konsekvenserna av ett oplanerat avbrott kan bli omfattande.

Att upptäcka avvikelser innan de utvecklas till fel handlar därför inte bara om effektivare underhåll. Det handlar om leveranssäkerhet.

De kommande åren handlar sannolikt inte om vem som samlar in mest data – utan om vem som använder den bäst.

Prediktivt underhåll handlar ytterst om att fatta bättre beslut. När underhåll kan planeras utifrån faktisk utrustningsstatus istället för fasta intervall skapas bättre förutsättningar för hög driftsäkerhet, längre livslängd på anläggningarna och ett mer robust elnät.

Det är en utveckling som redan har påbörjats – och som kommer att fortsätta prägla branschen under de kommande åren.

Källor och vidare läsning

• ENTSO-E, Summer Outlook 2026 (29 maj 2026)
• CIGRÉ, TB 995 (JWG A2/D2.65), Digital twins for power transformers – Concept and future perspectives(ELECTRA, augusti 2026)
• CIGRÉ, TB 982 (WG B4.89), Transformer Condition Health Monitoring and Predictive Maintenance of HVDC Converter Stations (ELECTRA, april 2026)
• IEEE Transactions on Power Electronics, Advances in Reliability and Artificial Intelligence for Power Electronic Systems (Visionary Paper, 2026)

Obs: källorna används som underlag för analysen och inte som direkta återgivningar av rapporternas slutsatser.