KI und ML entwickeln sich laut GlobalData zu Eckpfeilern der vorausschauenden Wartung in der Energiewirtschaft

(WK-intern) – Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden zu grundlegenden Bestandteilen der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance, PdM) in der gesamten Energiewirtschaft.

Sie ermöglichen es Versorgungsunternehmen, das normale Betriebsverhalten kritischer Netzkomponenten zu erfassen und frühe Anzeichen für einen Verschleiß zu erkennen.

Durch die kontinuierliche Analyse von Betriebs- und Sensordaten decken diese Technologien Anomalien und sich abzeichnende Ausfallmuster auf, noch bevor diese eskalieren, und unterstützen so rechtzeitige sowie gezielte Eingriffe. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung in den Bereichen Erzeugung, Übertragung und Verteilung wird die KI/ML-gestützte PdM zu einer entscheidenden Fähigkeit für einen sicheren, effizienten und widerstandsfähigen Netzbetrieb, so GlobalData, eine führende Plattform für Marktanalysen und Produktivitätslösungen.

Der aktuelle Bericht von GlobalData mit dem Titel „Strategic Intelligence: Predictive Maintenance in Power (2026)“ zeigt, dass Energieunternehmen wie Ørsted, Florida Power & Light und National Grid ihre PdM-Strategien durch KI und ML erweitern. Dabei kombinieren sie hochfrequente Sensordaten, Inspektionsbilder und Betriebsdaten, um Anomalien frühzeitig zu erkennen, Ausfallwahrscheinlichkeiten vorherzusagen sowie die Wartungsplanung und die Terminierung von Ausfallzeiten zu optimieren. Zudem unterstützt PdM Versorgungsunternehmen und Netzbetreiber dabei, die Netzstabilität angesichts der Volatilität erneuerbarer Energien und sich wandelnder Lastflüsse zu gewährleisten.

Rehaan Shiledar, Energieanalyst bei GlobalData, kommentiert: „Das sogenannte ‚Energy Tracking‘ (Überwachung der Energieflüsse und -verluste) entwickelt sich zu einer entscheidenden Kennzahl für die Zuverlässigkeit im Rahmen der PdM. Es hilft dabei, Leistungseinbußen lange vor einer Abschaltung oder einem Ausfall der Anlagen zu erkennen. Indem technische Zustandssignale in erwartete Energieverluste unter Berücksichtigung von prognostizierter Nachfrage, Wetterbedingungen und Einspeiseplanung übersetzt werden, lässt sich die Priorisierung der Wartung präziser auf das Lieferrisiko und die tatsächlichen wirtschaftlichen Auswirkungen ausrichten – insbesondere dort, wo Einnahmen und Kosten für Ausfallzeiten je nach Marktbedingungen und Zeitpunkt variieren.“

Das Energy Tracking stärkt zudem die PdM-Modelle, indem es die erwartete mit der tatsächlichen Leistung vergleicht, um beginnende Probleme aufzudecken und die Wirksamkeit von Wartungsmaßnahmen zu überprüfen. Diesem Trend folgend integrieren Versorgungsunternehmen zunehmend Daten aus der intelligenten Zählerinfrastruktur (AMI) und der Netzsensorik in ihre Programme zur Überwachung der Zuverlässigkeit und des Anlagenzustands. Energieunternehmen wie Duke Energy und Southern California Edison nutzen beispielsweise die Überwachung von Last und Spannung, um die Belastung von Transformatoren und Einspeiseleitungen zu steuern, gezielte Austauschmaßnahmen durchzuführen und die Systemleistung proaktiv zu verbessern. Shiledar fährt fort: „Technologien für digitale Zwillinge und Augmented Reality (AR) werden zunehmend gemeinsam eingesetzt; sie bilden eine leistungsstarke, sich ergänzende Kombination, die Echtzeit-Informationen liefert. Ein digitaler Zwilling bietet ein kontinuierlich synchronisiertes virtuelles Abbild eines physischen Objekts, angereichert durch Live-Datenströme und oft als hochpräzises 3D-Modell visualisiert. AR hingegen dient als intuitive Visualisierungsebene, die kontextbezogene Informationen des digitalen Zwillings – wie Anlagenstatus, Diagnosedaten und Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Arbeitsabläufe – direkt in die physische Umgebung einblendet.“

GE Vernova setzt digitale Zwillinge für große Energieerzeugungsanlagen (Turbinen und Kessel) ein, kombiniert mit AR-Wearables oder immersiven Headsets, die Techniker im Außendienst unterstützen. Auch Siemens kombiniert ein Framework für digitale Zwillinge mit AR, um die physische und die virtuelle Welt entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu verschmelzen; dies ermöglicht praxisrelevante Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen.

Shiledar ergänzt: „Die CO₂-Steuer-Bepreisung entwickelt sich im Energiesektor zu einem wirtschaftlichen Treiber für die Einführung der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance, PdM), da sie Ineffizienz und Unzuverlässigkeit direkt verteuert. Wenn Anlagen durch Verschmutzung, undichte Dichtungen, Schaufelverschleiß, Regelungsabweichungen, alternde Isolierungen oder steigende Transformatorverluste an Leistungsfähigkeit einbüßen, verbrauchen Kraftwerke oft mehr Brennstoff pro Megawattstunde. Dies führt zu einem höheren Eigenbedarf an Energie; unter den Bedingungen einer CO₂-Bepreisung schlagen sich diese Verluste unmittelbar in wiederkehrenden CO₂-Kosten nieder.“

PdM und digitales Anlagenmanagement unterstützen Energieversorger dabei, Verschleißerscheinungen frühzeitig mittels Sensor- und Leistungsanalysen zu erkennen. Zudem erhöht die CO₂-Steuer-Bepreisung den Wert der Vermeidung ungeplanter Ausfälle, Schnellabschaltungen und Wiederanfahrvorgänge; diese sind emissionsintensiv und können den Einsatz von Backup-Kraftwerken mit höherem Emissionsausstoß erforderlich machen. Vor diesem Hintergrund können Energieversorger und -erzeuger digitale Überwachungs- und Analyselösungen glaubwürdig als Instrumente positionieren, die sowohl die Anlagenleistung optimieren als auch zur Emissionsminderung beitragen.

Shiledar resümiert: „Energieversorger und -erzeuger forcieren den Einsatz von PdM, um die Zuverlässigkeit alternder Anlagen zu steigern und gleichzeitig die Betriebs- und Instandhaltungskosten (O&M) im Griff zu behalten. Technologien, die sich einfacher implementieren lassen – wie IIoT-Sensoren, Edge Computing und Analysetools –, machen die Zustandsüberwachung praktikabler und skalierbarer. Der rasante Ausbau erneuerbarer Energien verstärkt diesen Trend zusätzlich, da dezentrale Wind- und Solarparks Ausfallzeiten kostspielig machen und eine Fernüberwachung unerlässlich machen. Gleichzeitig werden Sicherheits-, Regulierungs- und ESG-Anforderungen – gepaart mit verbesserter Cybersicherheit und nachgewiesener Rentabilität (ROI) – Unternehmen dazu bewegen, PdM von Pilotprojekten auf flottenweite Programme auszuweiten.“

AL and ML emerge as cornerstones of predictive maintenance in power industry, says GlobalData

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are becoming foundational to predictive maintenance (PdM) across the power industry, enabling utilities to learn the normal operating behavior of critical grid assets and identify early indicators of deterioration. By continuously analysing operational and sensor data, these technologies surface anomalies and emerging failure modes before they escalate, supporting timely and targeted interventions. As digitalization expands across generation, transmission and distribution networks, AI/ ML-driven PdM is becoming critical capability for safer, efficient and more resilient power operations, says GlobalData, a leading intelligence and productivity platform.

GlobalData’s latest report, “Strategic Intelligence: Predictive Maintenance in Power (2026)” reveals that power companies such as Ørsted, Florida Power & Light, and National Grid are enhancing PdM with AI/ML by combining high-frequency sensor data, inspection imagery, and operational history to detect anomalies early, predict failure probability, and optimize maintenance planning and outage scheduling. PdM is also helping utilities and grid operators maintain stability amid renewable variability and shifting power flows.

Rehaan Shiledar, Power Analyst at GlobalData, comments: “Energy tracking is emerging as a critical reliability metric in PdM. This helps to spot performance decline long before equipment trips or fails. By translating technical condition signals into expected energy loss under forecast demand, weather, and dispatch, it sharpens maintenance prioritization around risk-to-deliver and real economic impact, particularly where revenues and downtime costs vary by market conditions and time.”

Energy tracking also strengthens PdM models by comparing expected versus actual output to detect incipient issues and validate maintenance effectiveness. Reflecting this shift, utilities are increasingly embedding advanced metering infrastructure (AMI) and grid-sensing data into reliability and asset health programs. Power companies such as Duke Energy and Southern California Edison are using load and voltage tracking to manage transformer and feeder stress, target replacements, and proactively improve system performance.

Shiledar continues: “Digital twin technology and augmented reality (AR) are increasingly being deployed in tandem, forming a powerful, complementary combination that brings real-time intelligence. A digital twin delivers a continuously synchronized virtual representation of a physical object, enriched by live data streams often rendered as a high-fidelity 3D model. AR, by contrast, serves as the intuitive visualization layer, projecting the digital twin’s context-aware information such as asset status, diagnostics, and guided procedures directly onto the physical environment.”

GE Vernova is utilizing digital twins for large-scale power generation equipment (turbines and boilers) combined with wearable AR/immersive headset guidance for field technicians. Likewise, Siemens combines a digital twin framework with AR to merge the physical and virtual worlds across the value chain, thereby developing actionable insights and informed decisions.

Shiledar adds: “Carbon pricing is emerging as an economic driver to PdM adoption in the power sector by making inefficiency and unreliability explicitly costlier. As equipment degrades through fouling, seal leakage, blade wear, control drift, insulation aging, or rising transformer losses, power plants often consume more fuel per megawatt-hour. This incurs higher auxiliary loads; under carbon pricing, these losses translate directly into recurring CO₂ charges.”

PdM and digital asset management help utilities detect deterioration early using sensor and performance analytics. Carbon pricing also raises the value of avoiding forced outages, trips, and restarts that are emissions-intensive and can trigger higher-emitting backup generation. Reflecting this shift, utilities and power generators can credibly position digital monitoring and analytics as asset-performance and emissions-adjacent capabilities.

Shiledar concludes: “Utilities and power generators are accelerating PdM to improve reliability on aging assets while controlling operation & maintenance (O&M) costs. Easier-to-deploy technologies, such as IIoT sensors, edge computing, and analytics are making condition monitoring more practical and scalable. Rapid renewable growth is strengthening the case further, as distributed wind and solar fleets make downtime costly and remote monitoring essential. At the same time, safety, regulatory, and ESG expectations combined with improved cybersecurity and proven ROI, will push organizations to scale PdM from pilots to fleet-wide programs.”

PR: GlobalData