Digitala tvillingar i förnybar energi – nyttan och fallgroparna

När elnätet är som mest ansträngt i Sverige händer samma sak om och om igen: vindarna skiftar snabbare än prognosen, moln drar in över solparker, och en gammal komponent i en anläggning beter sig “nästan som vanligt” – tills den inte gör det. Den typen av osäkerhet kostar pengar, kapacitet och i praktiken även klimatnytta.

Här kommer digitala tvillingar in som ett av de mest konkreta AI-verktygen vi har för att få ordning på komplexiteten. En digital tvilling är en levande, datadriven modell av ett fysiskt system – till exempel en vindkraftsturbin, en solpark, en geotermisk brunn eller en vattenkraftstation – som kan simulera, övervaka och optimera drift i nära realtid.

Forskning från 2025 lyfter samma sak som många energibolag redan känner i magen: AI-drivna digitala tvillingar kan snabba på energiomställningen – men bara om vi tar tag i ett antal jobbiga hinder. Det är inte tekniken som saknas. Det är oftare data, driftverklighet och styrning.

Varför digitala tvillingar är relevanta just nu

Digitala tvillingar är relevanta för förnybar energi av en enkel anledning: förnybart är variabelt och systemet runt omkring är komplext. När andelen vind och sol växer blir det svårare att planera produktion, underhåll, lager (batterier/vätgas) och nätkapacitet. Det är exakt den sortens problem där AI brukar vara bra – men den måste “sitta ihop” med verkligheten.

I vår serie AI inom energi och hållbarhet återkommer vi ofta till samma tema: AI ger värde när den kopplas till beslut som går att genomföra. Digitala tvillingar är ett sätt att göra just det, eftersom de binder samman tre saker:

• Fysik och ingenjörskunskap (processmodeller, belastningar, flöden)
• Data och maskininlärning (mönster, avvikelser, prognoser)
• Operativt beslutsstöd (styrning, underhåll, planering)

Det som gör digitala tvillingar extra intressanta 2025 är att de passar in i utvecklingen av smarta elnät: fler sensorer, fler flexibilitetsresurser och mer automatiserad drift.

Så skapar digitala tvillingar affärsnytta i energisystem

Digitala tvillingar skapar värde när de används för att minska osäkerhet och friktion i drift. Det handlar mindre om snygga 3D-modeller och mer om praktiska effekter: färre stopp, bättre planering, mer stabil produktion och bättre investeringsbeslut.

1) Prediktivt underhåll som faktiskt går att använda

Den tydligaste vinsten är prediktivt underhåll: att förutse fel innan de blir akuta. I energitillgångar är underhåll dyrt, logistiskt svårt och ofta väderberoende. Om du kan flytta ett ingripande från “nu direkt” till “nästa planerade stopp” har du sparat både pengar och produktionsbortfall.

En digital tvilling gör detta mer robust genom att kombinera:

• Historik (hur komponenter brukar degraderas)
• Sensordata (vibration, temperatur, effekt, flöden)
• Kontext (väder, last, driftläge)

Poängen: AI utan kontext ger falsklarm. Digitala tvillingar kan minska falsklarmen genom att “förstå” driftläget.

2) Optimering av produktion och verkningsgrad

För sol och vind är marginalerna i verkningsgrad ofta små, men skalan är stor. En digital tvilling kan optimera exempelvis:

• pitch- och yaw-strategier i vind (hur blad och gondol vinklas)
• driftpunkt och effektelektronik i sol (hur växelriktare körs)
• rengörings- och snöröjningsstrategier (när det lönar sig)

Det viktiga här är att optimering måste respektera slitage. Att pressa ut 1–2 % mer effekt kan vara en dålig affär om det förkortar livslängden på en växellåda eller driver fler termiska cykler i en inverter.

3) Bättre beslutsstöd för investeringar och livscykel

Digitala tvillingar hjälper inte bara i drift – de kan stödja CAPEX-beslut och livscykelplanering:

• Vad händer med LCOE om vi väljer en annan turbinmodell?
• Hur påverkar ett nytt kontrollsystem underhållsintervall?
• Vilken effekt får olika degraderingsantaganden över 20–30 år?

Jag har sett att många organisationer börjar “för högt” (en stor plattform för allt) och fastnar. Det fungerar bättre att börja med ett avgränsat beslut: vilket beslut vill vi förbättra, och vilken data krävs för att ta det beslutet bättre?

Fem energislag – fem olika möjligheter (och problem)

En styrka i forskningen är att den tydligt visar: digitala tvillingar är inte en standardprodukt. Varje energislag kräver sin egen modellering och sina egna datapipelines.

Vindkraft: stark i prognos, svag i degradering

Direkt nytta: Digitala tvillingar kan förbättra tillförlitlighet genom att uppskatta okända parametrar och korrigera felmätningar.

Största haken: Vindmiljön är brutal. Erosion på blad, degradering i växellåda och variationer i elsystemet är svårt att modellera – särskilt i äldre turbiner där sensorer saknas eller är opålitliga.

Praktiskt råd: lägg extra krut på att beskriva hälsa (health indicators) för komponenter, inte bara effektkurvor.

Solenergi: enkel drift, svår långtidsprognos

Direkt nytta: Digitala tvillingar kan identifiera vilka faktorer som verkligen styr verkningsgrad: temperatur, smuts, skuggning, inverterstrategi och kabel/förlustkedjor.

Största haken: Långtidsprognoser faller ofta på två saker: degradering över tid och lokala miljöeffekter (snö, salt, pollen, urban smuts). En tvilling som är “kalibrerad” i juni kan vara fel i december.

Praktiskt råd: bygg in säsongslogik och kvalitetsmärk data efter väderregim.

Geotermi: dyrt, datagläst och geologiskt osäkert

Direkt nytta: Tvillingar kan simulera hela driftskedjan – särskilt borrning – och stötta kostnadsanalys samt tidsplanering.

Största haken: Geotermi lider av datafattigdom. Geologin är svår att mäta, osäkerheterna är stora och dynamiken i värmeöverföring och flöden över lång tid är komplex.

Praktiskt råd: använd tvillingen för att hantera osäkerhet snarare än att “låtsas veta”. Scenario- och sannolikhetsbaserade simuleringar ger mer trovärdig styrning.

Vattenkraft: stabil energi, men naturen styr mer än man tror

Direkt nytta: AI-baserade tvillingar kan simulera systemdynamik och hitta faktorer som påverkar produktion och slitagemönster.

Största haken: Variabilitet i vattenflöden, miljökrav och ekologiska begränsningar är svåra att fånga i en modell som samtidigt ska optimera drift. Här blir “max MW” sällan målet; det handlar om avvägningar.

Praktiskt råd: bygg tvillingen som en multi-mål-modell (produktion, miljö, slitage) och var transparent med trade-offs.

Biomassa: processerna är biologiska – och det är krångligare

Direkt nytta: Tvillingar kan ge bättre insyn i drift, flöden, konfigurationer och processtyrning.

Största haken: Att modellera hela försörjningskedjan och de biokemiska/termokemiska reaktionerna är svårt. Råvarukvalitet varierar, logistiken påverkar, och biologiska processer är inte lika “snälla” som mekaniska.

Praktiskt råd: börja med en avgränsad del (t.ex. kvalitetsklassning av råvara eller stabilisering av förbränning) innan du försöker digitalisera hela kedjan.

“Haken”: varför många digitala tvillingar stannar i pilot

Den vanligaste orsaken till att digitala tvillingar inte skalar är inte algoritmer. Det är att organisationen underskattar tre saker: data, degradering och governance.

Data: brist, brus och “glapp” i drift

Digitala tvillingar kräver data som är:

• tillräckligt tät (upplösning)
• korrekt synkad (tid)
• begripligt dokumenterad (metadata)
• representativ över årstider och driftfall

Om datan kommer från olika leverantörer, olika SCADA-system och olika definitioner (“vad betyder egentligen ’availability’ här?”) blir tvillingen skör.

Degradering: verkligheten ändras – och modellen måste följa med

Många modeller antar implicit att systemet är “samma” över tid. Men energiutrustning åldras: blad slits, paneler degraderar, ventiler sätter igen, sensorer driver.

En användbar digital tvilling måste ha en plan för:

• omkalibrering (hur ofta, med vilka data)
• drift över tid (concept drift)
• versionshantering (vilken modell användes när?)

Governance: vem äger beslutet?

Om tvillingen säger “stäng ner i 6 timmar” – vem tar ansvaret? Driftchef? Underhåll? Extern leverantör? Den här frågan dödar många projekt.

Det som fungerar är tydliga regler:

• vilka beslut tvillingen får automatisera
• vilka beslut kräver mänskligt godkännande
• hur avvikelser hanteras och loggas

En digital tvilling är inte en rapport. Det är en del av styrsystemet. Då måste den också styras.

Så kommer du igång: en praktisk checklista för 90 dagar

Om målet är att skapa leads och samtidigt ge verklig nytta till läsaren: här är en startplan som brukar fungera oavsett om du jobbar på energibolag, industri, kommun eller konsultsida.

1. Välj en tillgång och ett beslut. Exempel: “minska oplanerade stopp i turbiner över 10 år” eller “öka träffsäkerhet i solparksprognos vintersäsong”.
2. Inventera data på riktigt. Lista sensorer, datakvalitet, luckor, historik, och vilka driftfall som saknas.
3. Bygg en minimal tvilling. Inte perfekt. Bara tillräcklig för att ge en första förbättring.
4. Sätt mätetal som kopplar till pengar och CO₂. Exempel: minskade stopp-timmar, minskad start/stopp-cykling, bättre planering av underhållsresor.
5. Planera för degradering från dag 1. Bestäm hur modellen ska uppdateras, och vem som ansvarar.
6. Skapa en enkel “human-in-the-loop”-process. Så att driftteamet litar på rekommendationerna och lär modellen.

Vanliga frågor som dyker upp (och raka svar)

Är en digital tvilling bara en simulering?

Nej. En simulering är ofta statisk och används vid design. En digital tvilling kopplas till löpande driftdata och uppdateras över tid.

Krävs det alltid AI?

Inte alltid. Många tvillingar börjar som fysikbaserade modeller. Men i praktiken används AI ofta för att hantera mätfel, saknade värden, mönsterigenkänning och prognoser.

När ger det bäst effekt?

När det finns dyr osäkerhet: oplanerade stopp, stora vädervariationer, höga underhållskostnader, eller svåra avvägningar mellan produktion och slitage.

Nästa steg: från lovande teknik till robust drift

Digitala tvillingar i förnybar energi är ett av de tydligaste exemplen på AI som kan bli mer än “analys”. De kan göra elproduktion mer förutsägbar, underhåll mer planerat och investeringar mer datadrivna. Men haken är verklig: utan bra data, degraderingsmodeller och governance blir det ofta en pilot som aldrig lämnar labbet.

Om du arbetar med smarta elnät, energieffektivisering eller integration av förnybart är min rekommendation tydlig: börja smått, välj ett beslut, och bygg tvillingen så att den överlever en vinter i Sverige. Klarar den december, klarar den mycket.

Vad är ert mest kostsamma “glapp” mellan planerad och faktisk energiproduktion – och vilken digital tvilling skulle kunna minska det redan 2026?