AI i energisystemet: Så klarar delstater motvind

Elpolitiken på federal nivå i USA har blivit mer oförutsägbar under 2025. Program stängs ned, stöd förändras snabbt och investeringar bromsas när spelreglerna ritas om. Ändå fortsätter flera delstater att bygga ut ren energi – inte genom att vänta på ”rätt” beslut i Washington, utan genom att göra det som faktiskt fungerar: korta ledtider, mer flexibilitet och hård kostnadskontroll.

Det här är inte bara en amerikansk historia. För oss som jobbar med AI inom energi och hållbarhet är det ett konkret exempel på varför decentraliserade lösningar behöver digital intelligens för att skala. När politiken svajar blir styrningen, prognoserna och optimeringen ännu viktigare. Och där är AI ofta den praktiska skillnaden mellan ”bra på pappret” och ”fungerar i drift”.

Delstaternas försprång: handling där ansvaret märks

Delstater kan ta snabba beslut eftersom de står närmare verkligheten: människor vill att lamporna ska vara tända och att elräkningen inte ska skena. Den sortens ansvar skapar en annan dynamik än den federala debatten.

Ett tydligt tema i delstatliga initiativ är att man prioriterar lösningar som kan byggas och användas inom månader till få år, inte projekt som kräver decennier av planering och riskerar att bli dyra felsatsningar. I den logiken hamnar sol, vind, batterier, efterfrågeflexibilitet och energieffektivisering högt – särskilt när elbehovet ökar från datacenter, industrins elektrifiering och AI-tunga verksamheter.

Här finns en poäng som ofta missas: mer elbehov betyder inte automatiskt mer produktion. En betydande del kan hanteras genom smartare användning av befintlig infrastruktur.

Varför AI blir extra relevant när politiken är osäker

När stöd och regler ändras snabbt uppstår tre typer av risk:

• Investeringsrisk: kalkyler blir osäkra.
• Driftrisk: mer variabel produktion och mer komplex last.
• Planeringsrisk: nätplaner blir snabbt inaktuella.

AI adresserar alla tre genom bättre prognoser, snabbare optimering och mer adaptiva styrstrategier. Det gör inte politiska beslut oviktiga – men det gör systemet mindre sårbart.

Tre pelare som fungerar i praktiken: Bygg, gör flexibelt, håll nere kostnaden

Branschaktörer i USA har paketerat delstaternas erfarenheter i en tydlig ram med tre mål: Build it, Make it flexible, Make it affordable. Jag gillar den här strukturen eftersom den är enkel nog för beslutsfattare – men tillräckligt teknisk för att gå att omsätta i verkliga nät och marknader.

1) Bygg det som behövs – snabbare och mer förutsägbart

Delstater som vill möta ökande efterfrågan gör en sak bättre än många andra: de försöker ta bort flaskhalsar i tillstånd, anslutning och nätplanering.

Ett exempel från västra USA är Kaliforniens satsning på att möjliggöra ett mer sammanhängande day-ahead-handelsupplägg mellan delstater. Den typen av marknadsintegration gör att mer förnybart kan utnyttjas effektivt och att överföringskapacitet används smartare. I underlaget lyfts en förväntad besparingsnivå på upp till 1,2 miljarder dollar per år för deltagare i regionen – siffran är intressant, men mekanismen bakom är ännu viktigare: större geografiskt område ger jämnare balans mellan produktion och efterfrågan.

AI-kopplingen: snabbare anslutning och bättre nätbeslut

Den stora bromsklossen i många regioner är köer för nätanslutning och osäkerhet kring var nätet ska förstärkas. Här har AI (och maskininlärning mer specifikt) två starka användningsfall:

• Prediktiv nätplanering: modellera var kapacitetsbrist kommer uppstå givet nya laster (t.ex. datacenter) och ny produktion.
• Automatiserad analys av anslutningsärenden: prioritera åtgärder, upptäcka återkommande tekniska konflikter och föreslå standardiserade lösningar.

Det här låter administrativt, men effekten är fysisk: fler projekt får faktisk driftstart.

2) Gör systemet flexibelt – så slipper du bygga dig ur varje topp

Flexibilitet är det mest underskattade ”kraftslaget” i energiomställningen. Förmågan att flytta, sänka eller styra last under timmar med ansträngt nät kan ersätta eller skjuta upp dyr produktion och nätutbyggnad.

I USA lyfts bland annat Texas efter vinterstormen 2021 som ett exempel där flexibilitet, energibesparing och kunddeltagande fått mer utrymme i politiken. Poängen är inte att kopiera Texas – utan att se mönstret: när systemet pressas blir det uppenbart att efterfrågesidan kan bidra till driftsäkerhet.

AI-kopplingen: virtuella kraftverk som faktiskt fungerar

Virtuella kraftverk (VPP) är i praktiken en orkestrering av många små resurser:

• batterier i hem och företag
• smarta värmepumpar och termostater
• laddning av elbilar
• fastighetsstyrning (ventilation, kyla, värme)

AI behövs för att VPP ska bli mer än ett powerpoint-koncept. Några konkreta funktioner:

1. Lastprognoser på byggnads- och feeder-nivå (inte bara för hela regioner).
2. Optimering med begränsningar: komfort, produktionskrav, batterihälsa, nätbegränsningar.
3. Detektion av avvikelser: när sensorer ljuger, kommunikation faller, eller beteenden ändras.

En bra tumregel: om du inte kan beskriva hur du hanterar dålig data och oförutsedda beteenden, då är din flexibilitetsstrategi inte mogen.

3) Håll det prisvärt – undvik inlåsning och dyra felinvesteringar

Många energidiskussioner fastnar i teknikpreferenser. Delstater som lyckas fokuserar istället på least-cost planning: vilka kombinationer ger lägsta kostnad för kunderna, givet krav på tillförlitlighet?

Colorado lyfts som exempel på mer heltäckande planering, där man väger in hur distribuerade resurser kan ersätta traditionella lösningar. I materialet nämns en pågående prövning som kan ge cirka 150 miljoner dollar i besparingar genom att kombinera effektivisering, elektrifiering, flexibilitet och en mindre LNG-lösning istället för en ”klassisk” gaslösning.

AI-kopplingen: bättre beslut före investeringen

Den viktigaste AI-insatsen här handlar inte om realtidsdrift – utan om att fatta bättre investeringsbeslut:

• Scenariomodeller som tar höjd för osäker policy, tariff-risker och leveranskedjor.
• Probabilistiska prognoser för topplaster och extremväder.
• Portföljoptimering: hur mycket flexibilitet, lagring och nätåtgärder som krävs för att undvika dyr överkapacitet.

Ett rakt påstående: Om din planeringsmodell antar ”normalår” när klimatet inte längre levererar normalår, då bygger du in framtida kostnadschocker.

Så kan svenska energiaktörer använda lärdomarna

Sverige har andra förutsättningar än USA, men logiken är densamma: elektrifiering, mer variabel produktion, kapacitetsutmaningar och kunders tålamod som inte är oändligt.

Här är ett praktiskt sätt att översätta delstaternas tre pelare till en svensk energiplan (kommun, nätägare, fastighetsägare eller industripark):

Bygg: korta tiden från beslut till effekt

• Standardisera krav för anslutning av sol, batterier och laddinfrastruktur.
• Skapa gemensamma ”kapacitetskartor” och uppdatera dem ofta.
• Använd AI för att prognostisera nya laster (industri, laddning, datacenter).

Flexibilitet: gör efterfrågesidan mätbar och styrbar

• Börja med 2–3 flex-resurser där ni har mest kontroll (t.ex. ventilation, kyla, laddning).
• Mät responsen i kW och kWh per åtgärd, inte i ”ambitioner”.
• Bygg en enkel VPP-pilot innan ni skalar.

Prisvärdhet: räkna på alternativ till nät- och produktionsinvesteringar

• Jämför ”bygg mer” mot ”styr bättre” på samma kalkylblad.
• Utvärdera batterier och flexibilitet som nätåtgärd, inte bara energilagring.
• Lägg in osäkerhet: elprisvariation, extremväder, ränteläge.

Vanliga följdfrågor (och raka svar)

Är AI bara relevant för stora elbolag?

Nej. Många av de största vinsterna finns hos fastighetsägare, industrier och kommuner där styrbar last kan aggregeras. Det handlar mer om datatillgång och processer än storlek.

Räcker det med smarta mätare och dynamiska elpriser?

Det hjälper, men det räcker inte. Prissignaler utan automation ger ofta låg och ojämn respons. AI-baserad styrning gör responsen stabil och verifierbar.

Hur undviker man att AI-projekt blir dyra experiment?

Knyt AI till ett tydligt driftsmål: reducerad topplast (kW), minskad inköpt effekt (kW), eller minskade obalanser (kWh). Om det inte går att mäta, går det inte att styra.

Nästa steg: bygg robusthet när omvärlden svajar

Delstaternas budskap är uppfriskande pragmatiskt: vänta inte på perfekta förutsättningar. Bygg det som går att bygga, gör systemet flexibelt, och håll nere kostnaderna med bättre planering.

För oss i serien AI inom energi och hållbarhet är slutsatsen tydlig: när energisystemet blir mer distribuerat och politiken mer ryckig blir AI i smarta elnät en stabiliserande faktor. Prognoser, optimering och flexibilitet är inte ”nice to have” längre – det är det som gör att elektrifieringen håller ihop utan att kostnaderna springer iväg.

Om du sitter med ansvar för energi i en kommun, ett nätbolag, en industriverksamhet eller ett fastighetsbestånd: vilka två laster eller resurser skulle ni kunna göra styrbara redan under Q1 2026 – och vad skulle det betyda för er effekttopp?