AI och lokala energiresurser som pressar elpriset

Elpriserna rör sig snabbt när nätet är ansträngt. Det märks extra tydligt under kalla vinterveckor, när efterfrågan sticker iväg och marginalerna i elsystemet krymper. Samma mönster syns i USA (som artikeln tar avstamp i), men det är lika relevant här hemma: ju mer el som måste pressas genom trånga nät vid “fel” tidpunkt, desto dyrare blir systemet.

Det är därför distributed energy resources (DER) – solceller, batterier, flexibilitet i laster, elbilsladdning, mikronät och småskalig produktion – har gått från ”nice to have” till ett konkret verktyg för att sänka kostnader. Och här kommer min tydliga ståndpunkt: DER utan AI är ofta en halvmessyr. Du kan installera batterier och solceller, men utan smart styrning tappar du mycket av effekten – både ekonomiskt och klimatmässigt.

I den här delen av vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” tittar vi på varför lokala energiresurser kan dämpa höga elpriser, vad som krävs för att få affärsnytta, och hur AI-driven energistyrning gör skillnaden mellan ”vi har teknik” och ”vi har resultat”.

Varför blir el dyr – och varför hjälper DER?

El blir dyr när effektbehovet toppar samtidigt som nätet och produktionen är begränsade. Det är inte bara ”hur många kWh” som används, utan när och var den används. Vid toppar behövs dyrare marginalproduktion, och elen ska dessutom transporteras genom ett nät som kan vara fullt.

DER angriper problemet från två håll:

1. Minskar köpt el vid dyra timmar genom egenproduktion (sol) och genom att använda lagrad energi (batteri).
2. Sänker toppar genom laststyrning (t.ex. ventilation, kylmaskiner, värmepumpar, laddning av elbilar), vilket minskar effektavgifter och nätstress.

Här är den enkla men kraftfulla logiken:

När många betalar för samma topp, lönar det sig att slippa vara en del av den.

Exempel som svenska verksamheter känner igen

• Fastighetsägare: Effektavgifter och variation i timpris gör att ett batteri + smart styrning kan kapa dyra topptimmar.
• Industri: Korta men höga effekttoppar (startströmmar, processer) driver kostnader. Flexibel last och batteri kan jämna ut.
• Logistik och fordonsflottor: Elbilsladdning är ofta den nya ”effekttoppen”. Med AI kan laddning flyttas i tid utan att störa driften.

AI är hjärnan: så optimeras sol, batteri och flexibilitet

AI gör DER lönsamt genom att förutsäga, planera och styra i realtid. I praktiken handlar det om att ta beslut som en människa inte hinner räkna på – varje timme, varje dag, med väder, priser, lokala begränsningar och verksamhetens behov.

1) Prognoser som faktiskt går att använda

Bra styrning börjar med bra prognoser. AI-modeller kan kombinera:

• väderdata (solinstrålning, temperatur, molnighet)
• historisk förbrukning och driftmönster
• kalender- och verksamhetsdata (beläggning, produktion, öppettider)
• elprisprognoser (day-ahead och intradag)

Resultatet blir tre prognoser som spelar ihop:

• last (kW/kWh)
• produktion (sol)
• pris och nätkostnad (inkl. effektavgifter där de gäller)

2) Optimering: från ”styrning” till styrning med mål

Optimering betyder att AI väljer åtgärder som maximerar ett mål – ofta en kombination av ekonomi, klimat och risk. Exempel på mål:

• minimera elkostnad (energi + nät + effekttoppar)
• minimera CO₂ (t.ex. när elmixen är ”smutsigare”)
• säkra drift (resiliens) vid störningar

Det är här många går fel: de köper ett batteri och kör det på ett enkelt schema (ladda natt, ladda ur dag). Det funkar ibland, men det missar helheten.

3) Realtidsstyrning när verkligheten inte följer planen

Väderprognosen ändras. Produktionen avviker. En laddstation används mer än väntat. Då behövs realtidsbeslut:

• hur mycket ska batteriet laddas/utladdas nu?
• ska vi tillfälligt sänka en last (och vilken ger minst påverkan)?
• ska vi prioritera egenanvändning, eller export (där det är möjligt och lönsamt)?

AI kan också bygga in ”säkerhetsmarginaler” så att man inte tömmer batteriet precis innan en viktig driftspik.

Affärsnyttan: så sjunker kostnaderna i praktiken

DER sänker kostnader när du påverkar både energipris och effektkostnad – och AI gör att du gör det konsekvent. För en typisk verksamhet finns fyra tydliga besparingsspår.

1) Peak shaving: kapa effekttoppar

Om din kostnad påverkas av högsta effektuttag (kW) under en period kan batteri + laststyrning göra stor skillnad. AI letar efter mönster och förvarnar:

• ”I dag kl 08:00–10:00 riskerar vi månadens topp.”
• ”Ladda batteriet extra 05:00–06:00 för att undvika köp 08:00.”

2) Prisoptimering över dygnet

Timpris gör att samma kWh kan kosta väldigt olika beroende på tid. AI kan:

• flytta förbrukning till billigare timmar
• ladda batteriet när det är billigt
• använda batteriet när det är dyrt

3) Högre egenanvändning av sol

Egenanvänd sol är ofta den enklaste affären. AI koordinerar solproduktion med:

• batteriladdning
• styrbara laster (t.ex. värme/kyla)
• elbilsladdning

4) Nätstöd och flexibilitetsintäkter (där marknaden finns)

I takt med att flexibilitetsmarknader och lokala nätincitament utvecklas kan DER skapa nya intäkter. Men det kräver att man kan lova leverans och följa den. AI är nästan en förutsättning för att aggregera, planera och leverera flexibilitet utan att driften tar stryk.

Bra flexibilitet är osynlig för verksamheten – men synlig på fakturan.

Från piloter till skalning: vanliga misstag och en bättre modell

Det vanligaste misstaget är att behandla DER som en installation, inte som ett styrt system. Jag har sett flera projekt där sol + batteri finns på plats, men resultaten uteblir eftersom styrningen är för enkel eller datagrunden är svag.

Misstag jag ofta ser

• Ingen tydlig målfunktion: ska vi spara pengar, minska CO₂ eller säkra drift? Ofta blir det ”lite av allt”, men utan prioritering.
• Saknade mätpunkter: du kan inte optimera det du inte mäter. Undermätning av delsystem gör AI:n blind.
• Styrning utan verksamhetslogik: last kan vara ”styrbar” i teorin men inte i praktiken (komfort, kvalitet, produktion).
• Batteriet används fel: för många cykler utan hänsyn till degradering, eller för få cykler så att nyttan inte realiseras.

En bättre modell: 90 dagar till mätbar effekt

För verksamheter som vill komma igång utan att låsa sig för hårt brukar en 90-dagarsmodell fungera väl:

1. Vecka 1–3: Datakartläggning
   • mätpunkter, tariffstruktur, driftmönster
   • definiera mål: kostnad, CO₂, resiliens
2. Vecka 4–8: AI-prognoser och “shadow mode”
   • AI föreslår åtgärder men styr inte ännu
   • jämför mot faktisk drift och justera
3. Vecka 9–13: Stängd loop
   • AI styr valda resurser (batteri, laddning, utvalda laster)
   • uppföljning på KPI:er varje vecka

KPI:er att följa:

• maxeffekt per period (kW)
• elkostnad (kr) och kostnad per kWh
• egenanvändningsgrad av sol (%)
• battericykler och beräknad degradering
• CO₂ (om relevant data finns)

“People also ask” – snabba svar om DER och AI

Är batteri alltid nödvändigt för att sänka elpriset?

Nej. Laststyrning och smart laddning kan ge effekt även utan batteri. Men batteri ökar möjligheten att kapa toppar och flytta energi i tid.

Vad är skillnaden mellan ett energiledningssystem och AI-optimering?

Ett traditionellt system följer ofta regler (scheman, tröskelvärden). AI-optimering tar beslut baserat på prognoser och mål, och omplanerar när verkligheten ändras.

Kan AI försämra driften om den styr fel?

Ja, om den inte har rätt begränsningar. Därför behövs guardrails: komfortgränser, produktionskrav, säkerhetsmarginal i batteriet och manuell fallback.

Passar det här även mindre företag?

Ofta ja, särskilt om man har:

• timpris
• elbilsladdning
• värme/kyla som kan styras
• återkommande effekttoppar

Nästa steg: gör DER till en affär – inte ett projekt

Höga elpriser är inte bara en ”marknadsfråga”. De är ett styrproblem. Distributed energy resources är verktygslådan – AI är metoden som gör att verktygen används rätt. När sol, batteri, laddning och flexibel last koordineras kan du både pressa kostnader och öka hållbarheten.

Om du vill skapa leads i din egen organisation (och samtidigt undvika dyra felsatsningar) börja med en enkel fråga: Vilken topp kostar oss mest, och vilka resurser kan vi styra utan att störa verksamheten? Därifrån är steget till AI-driven energistyrning kortare än många tror.

2026 kommer belöna de aktörer som kan vara flexibla – inte de som bara installerar mer hårdvara. Vad skulle hända med er elnota om ni kunde förutse och undvika era fem dyraste timmar varje månad?