AI och de största energitrenderna 2025 som påverkar er

2025 blev året då energipolitik och elnätsfysik krockade på riktigt. I USA drev en utlyst “energi-nödsituation” fram beslut som höll kolkraftverk igång längre än planerat, samtidigt som batterilagring slog nya rekord och elbilsmarknaden tvärbromsade när incitamenten försvann. Det låter som en motsägelse, men det är precis så energiomställningen ser ut i praktiken: framsteg och bakslag på samma gång.

För oss som jobbar med AI inom energi och hållbarhet är 2025 extra intressant av en annan anledning: när systemet blir mer pressat av ökande elbehov, mer variabel förnybar produktion och politisk ryckighet, blir AI inte en “nice to have” utan ett verktyg för att hålla ihop helheten. Prognoser, optimering, nätstyrning och riskanalys blir vardag.

Här är min läsning av årets största händelser (utifrån en bred nyhetsgenomgång) – och vad de betyder för svenska energibolag, industri, fastighetsägare och kommuner som vill bygga robusta planer i en mer volatil värld.

1) Energipolitisk ryckighet gör planering till en AI-fråga

Poängen: När stöd, regler och prioriteringar kan ändras snabbt måste ni kunna räkna om, simulera och omprioritera snabbare än förr.

I USA präglades 2025 av kraftiga policyförflyttningar: “nödläge” i energin, indragna eller omformade stöd till ren energi och en tydlig dragkamp mellan fossil inlåsning och ny kapacitet. Även om Sverige och EU har andra spelregler, känner många igen osäkerheten: elprisdebatt, nätanslutningsköer, tillståndsprocesser och industrins effektbehov.

Så hjälper AI konkret:

• Scenario- och känslighetsanalyser: AI-stödda modeller kan snabbt jämföra utfall vid ändrade elpriser, räntor, stöd, CO₂-kostnader och anslutningsvillkor.
• Portföljoptimering: Välj rätt mix av sol, vind, lagring, flexibilitet och effektivisering utifrån risk, tid och kassaflöde.
• Tidiga varningssignaler: NLP (språkmodeller) kan bevaka remisser, marknadsdata och regulatoriska signaler och flagga när planerna behöver justeras.

En sak jag sett fungera bra: behandla policy som en osäker input i era modeller, inte som ett antagande ni “håller tummarna” för.

2) Att hålla gamla kraftverk igång är dyrt – flexibilitet är billigare

Poängen: Att förlänga livslängden på fossil kapacitet kan bli en akut lösning, men det tenderar att bli kostsamt. Flexibilitet och lagring pressar ofta systemkostnaden mer långsiktigt.

I USA användes 2025 nödbefogenheter för att hålla kolkraftverk igång efter planerade nedläggningar, med rapporterade merkostnader som vältrades över på kunder. Oavsett land säger det något viktigt: när efterfrågan ökar snabbare än ny kapacitet och nät hinner byggas, uppstår politiskt tryck att “bara lösa vintern”.

AI-kopplingen: Det är här AI kan vara skillnaden mellan dyr brandkårsutryckning och smart systemstyrning.

AI för efterfrågeflex och laststyrning

I praktiken handlar det om att hitta, paketera och styra flexibilitet:

• i fastigheter (värme, ventilation, kyla)
• i industriprocesser (schemaläggning, batcher, pausbara laster)
• i laddning (flottor, depåer, publika laddare)

Med AI kan ni:

1. prognostisera last per site och per timme
2. identifiera flexibilitetsfönster utan att störa verksamheten
3. optimera styrning mot elpris, effekttariffer och nätbegränsningar

Ett robust elsystem byggs inte bara med mer produktion – det byggs med bättre styrning av efterfrågan.

3) Batterierna fortsätter vinna – och AI gör dem lönsamma

Poängen: Batterilagring växer snabbt, men värdet skapas i styrningen: när ni laddar, urladdar och vilka marknader ni deltar i.

Ett av de tydligaste utropstecknen 2025 var att USA installerade 12,9 GW batterilagring under årets tre första kvartal, vilket redan överträffade 12,3 GW för hela 2024. Det är en takt som påverkar allt: prisvolatilitet, nätplanering, kapacitetsmarknader och hur man bygger sol- och vindparker.

AI-styrning för batterier (BESS)

Batterier är i grunden enkla: köp billigt, sälj dyrt. Men i verkligheten finns begränsningar (degradering, verkningsgrad, nätavgifter) och flera intäktsströmmar (arbitrage, stödtjänster, kapacitet, lokala nätbehov).

AI används för:

• Pris- och volatilitetsprognoser på tim- och kvartnivå
• Optimering under osäkerhet (inte bara en “perfekt” plan)
• Degraderingsmedveten dispatch så att batteriet inte “tjänar” pengar idag men blir olönsamt om 18 månader

Praktiskt råd: se till att ni har en tydlig datamodell för batteriets hälsa (SoH) och att den kopplas till affärsoptimeringen. Annars blir kalkylen ofta för optimistisk.

4) Elbilar: rekord och bakslag – men laddningen blir en energiresurs

Poängen: Elbilsförsäljning kan svänga med incitament, men laddinfrastrukturen och fordonsflottan blir ändå en strategisk flexibilitetsresurs.

2025 såg USA en rekordkvartal för elbilar innan inköpsincitament löpte ut, följt av en tydlig nedgång. Lärdomen är brutal men användbar: marknader som drivs starkt av stöd är känsliga när stöden ändras.

AI i smart laddning (och varför den delen är stabilare)

Även när fordonsförsäljningen varierar finns ett bestående behov av:

• depåladdning för logistik och kollektivtrafik
• laddning för tjänstebilar
• publik laddning med effektbegränsningar

AI kan samordna laddning mot:

• effekttoppar (minska effekttariffer)
• lokala nätbegränsningar (undvika att säkra upp onödigt dyr anslutning)
• tillgänglig förnybar el (mer laddning när det blåser/är soligt)

För svenska aktörer är det ofta här ROI sitter: inte i “framtida V2G-drömmar”, utan i dagens kostnadsminskning via laststyrning.

5) Datacenter och växande effektbehov: prognoser räcker inte – ni måste styra

Poängen: Datacenterfrågan 2025 visar att effektbehov kan växa snabbare än både nät och acceptans. Det kräver aktiv optimering och transparens.

I USA blev datacenter en politisk stridsfråga, med hundratals lagförslag kopplade till etableringar och deras påverkan på elpris och miljö. I Norden ser vi också ökande intresse, och frågorna återkommer: var ska effekten tas ifrån, vem betalar nätet och hur säkrar man att klimatnyttan inte urholkas?

AI för kapacitetsplanering och “grid-aware” drift

Här fungerar AI bäst när den kombinerar tre lager:

1. Efterfrågeprognos (last per timme, säsong, expansionsplan)
2. Nätbegränsningar (transformatorer, flaskhalsar, anslutningsvillkor)
3. Styrbarhet (UPS/batterier, kylsystem, schemaläggning av jobb)

En bra strategi jag gärna ser mer av: etablera datacenter som flexibla nätkunder från dag ett, med kontraktade begränsningsprofiler och ersättning för flexibilitet. Då minskar konfliktlinjen “datacenter vs hushåll”.

Vad betyder allt detta för svenska beslutsfattare 2026?

Poängen: Energiomställningen går snabbare när ni prioriterar styrbarhet, datakvalitet och AI som operativt verktyg – inte som ett innovationsprojekt vid sidan av.

2025 påminner oss om tre saker:

• Tillförlitlighet och pris är politikens hårdvaluta. Lösningar som sänker systemkostnader får mer stöd över tid.
• Lagring och flexibilitet skalar snabbt när affärsmodellerna är tydliga.
• AI blir infrastrukturen ovanpå infrastrukturen: den binder ihop produktion, nät och konsumtion i realtid.

En enkel checklista (30 dagar) för att komma igång

Om ni vill skapa leads och samtidigt bygga internt momentum: börja smått men “på riktigt”.

1. Välj ett use case med tydlig ekonomisk effekt
   • t.ex. effekttoppskapning i fastigheter, smart laddning, eller batterioptimering.
2. Säkra datan först
   • mätvärden, prisdata, väder, driftstatus, och en tydlig datapipeline.
3. Sätt en mätbar KPI
   • kr/MWh, kr/kW, CO₂ per enhet, eller avbrottsrisk.
4. Koppla modellen till beslut
   • en prognos som ingen använder är bara en graf.

Nästa steg: bygg ett energisystem som tål politik och väder

Ett elsystem som klarar 2026 och framåt behöver mer än ny kraftproduktion. Det behöver AI för energiprognoser, smarta elnät, och en praktisk förmåga att styra flexibilitet i realtid – särskilt när efterfrågan stiger och tillstånd tar tid.

I den här serien om AI inom energi och hållbarhet återkommer jag ofta till samma ståndpunkt: organisationer som behandlar AI som ett operativt verktyg (inte ett IT-experiment) får både lägre kostnader och bättre kontroll.

Vilken del av er energikedja är mest “blind” idag – produktion, nätbegränsningar eller förbrukning – och vad skulle hända om ni kunde förutsäga och styra den med timupplösning?