Norsk energisektor befinner seg i en historisk omstilling — og kunstig intelligens er en av de viktigste driverne. Fra Statnetts automatiserte balansering av det nordiske kraftnettet til Equinors datadrevne vedlikeholdsplattform på norsk sokkel, tas KI i bruk i hele verdikjeden. Samtidig skjerpes kravene: nye regler for kraftsensitiv informasjon trådte i kraft i januar 2025, og KI-forordningens krav om sporbarhet og menneskelig tilsyn gjelder også for kritisk infrastruktur.

1,3 mrd
Kr spart av Equinor med KI i 2025
3,3 mrd
Kr totalt siden 2020 (Equinor)
4. mars 2025
Statnetts automatiserte balansering i full drift

Nøkkelaktører i norsk energi-KI

Statnett er systemansvarlig for det norske kraftsystemet og en av de fremste brukerne av KI og automatisering i norsk energisektor. Selskapet kjører prosjekter innen automatisert balansering, forsterkningslæring for feilhåndtering i høyspentnettet, og tilstandsbasert vedlikehold av transformatorer og luftlinjer. Statnett samarbeider tett med SINTEF Energi, ABB og NTNU i forskning og utvikling av KI-baserte driftsverktøy.

Equinor er den ledende kommersielle aktøren på KI-bruk i olje-, gass- og havvindsektoren. Med over 50 år med driftsdata fra norsk sokkel og en sentral dataplattform kalt Omnia har selskapet implementert KI i seismikktolkning, prediktivt vedlikehold, brønnplanlegging og utslippsreduksjon. I 2025 skapte KI-løsninger verdier for 1,3 milliarder kroner, og siden 2020 er totalen passert 3,3 milliarder.

SINTEF Energi er Norges ledende energiforskningsinstitutt og utvikler KI-metoder for kraftsystemoptimalisering, vannkraftplanlegging, prediktivt vedlikehold og nettanalyse. Signe Riemer-Sørensen leder KI-arbeidet og er medarrangør av det nasjonale forskningssenteret Norwegian Centre on AI for Decisions (AID), der Aker BP, Hydro og Kongsberg Maritime er industripartnere.

NVE (Norges vassdrags- og energidirektorat) er sektortilsyn og reguleringsmyndighet for kraftforsyning. NVE har publisert egne rapporter om KI i kraftforsyningen, strammet inn reglene for kraftsensitiv informasjon fra 1. januar 2025, og har som tilsynsorgan ansvar for IKT-sikkerhetsregelverket i energisektoren.

DNV er en globalt ledende sertifiserings- og risikoorganisasjon med hovedkontor i Norge, og er involvert i to av seks nasjonale KI-forskningssentre finansiert av regjeringens milliardsatsing fra 2025: TRUST (tillitsverdige KI-systemer) og AID (KI for beslutningsstøtte i kritisk infrastruktur). DNV Cyber advarer norske virksomheter mot falsk digital trygghet — særlig i møte med AI-aktiverte cyberangrep mot kritisk energiinfrastruktur.

Bruksområder for KI i norsk energi

Automatisert balansering av kraftnettet (Statnett)

Det nordiske automatiserte energiaktiveringsmarkedet for tertiærreserver (mFRR EAM) gikk i full ordinær drift 4. mars 2025. Avanserte algoritmer og KI velger automatisk de billigste reservene først, aktiverer reserver hyppigere og balanserer systemet raskere enn manuell balansering. Ifølge Statnetts administrerende direktør for digitalisering bidrar «avanserte algoritmer, kunstig intelligens, data og nye kontrollløsninger til et stadig mer effektivt kraftsystem».

Forsterkningslæring for feilhåndtering (Statnett og NTNU)

Statnett forsker på forsterkningslæring (reinforcement learning) for å raskt beregne optimal håndtering av feil i høyspentnettet. Prosjektet er et industrielt doktorgradsprosjekt i samarbeid med NTNU, finansiert av Norges Forskningsråd. Systemet gir raskere løsninger for uplanlagte hendelser enn tradisjonelle metoder og muliggjør simulering av et langt bredere spekter av feil- og driftsscenarioer.

Prediktivt vedlikehold på norsk sokkel (Equinor Omnia.Prevent)

Equinors verktøy Omnia.Prevent overvåker kontinuerlig over 700 roterende maskiner — pumper, kompressorer og turbiner — via 24 000 sensorer. Maskinlæringsmodellen har identifisert rundt 400 reelle feil siden idriftsettelse. I sommeren 2023 oppdaget systemet en kritisk gasskompressorfeil på Kårstø i god tid, noe som muliggjorde planlagt utskiftning fremfor nødstans og sparte anslått 300 millioner kroner. Prediktivt vedlikehold har totalt skapt verdier for 1,2 milliarder kroner siden 2020.

Seismikk- og geofysisk tolkning (Equinor)

Equinors KI-verktøy for seismikktolkning øker kapasiteten med en faktor på ti sammenlignet med manuell tolkning. I 2025 ble rundt 2 millioner kvadratkilometer seismikkdata analysert ved hjelp av kunstig intelligens. KI brukes også til brønnplanlegging: ved Johan Sverdrup fase 3 identifiserte KI-verktøy en løsning som sparte partnerskapet for 120 millioner kroner ved å evaluere tusenvis av alternativ raskere enn ekspertteam alene.

Vannkraftoptimalisering og prisprognoser (SINTEF Energi)

SINTEF Energi anvender forsterkningslæring til å finne sammenhenger mellom vannverdi, kraftpris og tilsig i historiske data. Modellen oppdateres løpende og tilpasser seg klimaendringer og markedsendringer. KoBas-prosjektet adresserer spesifikt balansering av produksjon og forbruk i regulerkraftmarkedet, og maskinlæring brukes til å redusere beregningstiden for kortsiktig planlegging slik at beslutningsstøtte kan gis til rett tid.

Utslippsreduksjon på havvind og sokkel (Equinor Hywind Tampen)

Equinor utvikler KI-modeller for å optimalisere kraftforbruket på havvind- og oljeplattformer. På Hywind Tampen — det flytende havvindfarmprosjektet som forsyner Snorre og Gullfaks med strøm — trenes KI-modeller på historiske driftsdata for å balansere vindkraftproduksjon og gassturbinuttak. Målet er å kutte flere hundre tusen tonn klimagassutslipp. Equinors leder for prosjektet påpeker at «KI trenger data, og Equinor har enorme mengder data som strekker seg over over 50 år med drift».

Det som sikret oss i går, vil ikke sikre oss i morgen. KI-aktiverte trusselaktører kan automatisere og akselerere utnyttelsen av sårbarheter i kritisk infrastruktur.

Regulering og sikkerhet

Kraftsensitiv informasjon — nye regler fra 2025

Fra 1. januar 2025 gjelder skjerpede regler for kraftsensitiv informasjon under kraftberedskapsforskriften. NVE innstrammet regelverket slik at mer informasjon om kraftsystemet skjermes fra offentligheten: informasjon om komponenter, anlegg, kart og tegninger av klassifiserte installasjoner kan ikke lenger gjøres offentlig tilgjengelig. Unntak gjelder for fysiske anlegg som er synlige med det blotte øyet. Innstrammingen er begrunnet med økte sikkerhetstrusler mot kritisk infrastruktur, der KI-aktiverte trusselaktører kan utnytte åpent tilgjengelig informasjon om kraftanlegg.

IKT-sikkerhet i kraftforsyningen — NVE og NIS2

NVE fastslår at dagens IKT-sikkerhetsregler for energisektoren i store trekk er tilstrekkelige, men trenger oppdatering for å møte nye digitale trusler. Kraftsystemet gjennomgår rask digitalisering der flere komponenter og systemer kobles sammen, og NVE-bestilte rapporter beskriver risiko og sårbarhet ved økt digital integrasjon i kraftnettet. Aktører som håndterer kritisk infrastruktur — inkludert energi — er underlagt særlige krav etter sikkerhetsloven og NIS2-direktivet. En NVE-undersøkelse fant at nesten 70 prosent av respondentene hadde opplevd uønskede IKT-sikkerhetshendelser.

KI-forordningen og energisektoren

EU AI Act (KI-forordningen) gjelder gjennom EØS-avtalen og påvirker alle aktører som bruker KI-systemer i Norge. KI-systemer i kritisk infrastruktur — inkludert styring av kraftnett og energiproduksjon — kan klassifiseres som høyrisiko og utløser krav om risikovurdering, menneskelig tilsyn, sporbarhet og forklarbarhet. Et norsk utkast til gjennomføringslov var på høring med frist 30. september 2025. Nkom er koordinerende nasjonal tilsynsmyndighet, og Energidepartementet kan bli sektortilsyn for energirelaterte KI-systemer.

Nasjonal milliardsatsing på KI-forskning

Regjeringen satte av én milliard kroner over fem år til forskning på kunstig intelligens, og 16. juni 2025 ble seks nasjonale KI-forskningssentre utpekt — hvert med inntil 200 millioner kroner. To av sentrene er særlig relevante for energisektoren: Norwegian Centre on AI for Decisions (AID), med SINTEF, NTNU, Aker BP og Hydro som partnere, fokuserer på KI-støttet beslutningsstøtte i kritisk infrastruktur; Norwegian Centre for Trustworthy AI (TRUST), med Equinor og DNV som partnere, forsker på tolkbare og rettferdige KI-systemer for høyrisikobeslutninger.

KI-systemer som styrer kraftnett og energiproduksjon kan klassifiseres som høyrisiko under EU AI Act — med krav om risikovurdering, menneskelig tilsyn og sporbarhet før systemene tas i bruk i kritisk infrastruktur.

Utfordringer og risikoer

Energisektoren er særlig utsatt for KI-relaterte risikoer fordi kraftsystemet er nasjonal kritisk infrastruktur — feil og angrep kan ramme store deler av samfunnet. Nøkkelutfordringene er:

  • Falsk digital trygghet. DNV Cyber advarer om at mer enn halvparten (55 prosent) av norske ledere i kritisk infrastruktur føler seg trygge basert på tidligere suksess med hendelseshåndtering — uten å ta inn over seg at truslene er i rask endring. Kun 38 prosent av norske ledere oppgir at de er forberedt på KI-drevne angrep, mot 47 prosent i Danmark og 52 prosent i Finland.
  • KI-aktiverte cyberangrep mot kraftinfrastruktur. KI muliggjør raskere og mer automatisert identifisering og utnyttelse av tekniske sårbarheter i kraftanlegg og SCADA-systemer. Trusselaktører — både kriminelle nettverk og statlige aktører — kan bruke KI til å skalere angrep mot energiinfrastruktur. To tredjedeler av norske ledere i kritisk sektor rapporterer økte cyberangrep.
  • Leverandørkjedesårbarhet. Energisektoren er avhengig av et begrenset antall globale KI- og teknologileverandører. DNV peker på at 65 prosent av norske ledere i kritisk infrastruktur sier at kompromittering av nøkkelleverandører ville ha umiddelbar driftseffekt — men kun 40 prosent stoler på kritiske leverandørers cybersikkerhet.
  • Forklarbarhet og operatørtillit. KI-baserte beslutningsstøttesystemer for kraftnettoperatører krever at operatørene forstår og kan stole på systemenes anbefalinger — særlig i krisesituasjoner. Komplekse modeller (black-box-systemer) skaper utfordringer for menneskelig tilsyn og for etterlevelse av KI-forordningens krav om sporbarhet. Dette er et sentralt forskningstema for SINTEF, NTNU og DNV.
  • Energiforbruk til KI-systemer. Økt bruk av KI og datasentre er en av de raskest voksende kildene til strømforbruk i Norge. NVEs langsiktige kraftmarkedsanalyse for 2025 slår fast at veksten i datasentre er drevet av digitalisering og økt bruk av kunstig intelligens. Dette setter energisektoren i den paradoksale rollen som både leverandør og forbruker av KI-tjenester.