AI som håller förnybar energi på spåret när politiken svänger

92 %. Så stor andel av ny elkapacitet i USA som kom från sol, vind eller batterilager fram till november 2025 – trots att årets politiska signaler i praktiken pekat åt motsatt håll. När siffror som de här dyker upp brukar jag tänka samma sak: energisystemet rör sig inte bara på grund av politik. Det rör sig på grund av ekonomi, teknikmognad, ledtider – och allt oftare på grund av data.

Det här är relevant även för svenska energibolag, industrier och fastighetsägare. Elbehovet ökar när transporter, uppvärmning och processer elektrifieras. Samtidigt byggs mer variabel produktion. Då blir nästa fråga inte om vi ska ha mer sol och vind, utan hur vi får ett stabilt, prisvärt och snabbt utbyggt system.

I den här delen av vår serie AI inom energi och hållbarhet tar vi avstamp i den amerikanska utvecklingen 2025 och översätter lärdomarna till något praktiskt: var AI gör störst skillnad när förnybart växer snabbt, särskilt i elnät, prognoser och energilager.

Varför växer sol, vind och batterier även när politiken bromsar?

Den korta förklaringen är att sol, vind och batterier går att bygga snabbt och ofta billigare per levererad ny kapacitet än många fossilalternativ – och att marknaden belönar tempo.

I USA visar 2025 års utbyggnad (till och med november) att sol stod för ungefär hälften av tillkommen kapacitet och batterier för cirka 31 %, medan vind ändå fortsatte att byggas i betydande volymer. Det intressanta här är inte bara energislConfirm, utan mixen: batterier har på kort tid gått från “komplement” till att vara en systemkomponent.

Tre drivkrafter är extra viktiga – och känns igen i Europa:

1. Ledtider och leveranskedjor: Stora gasturbiner och annan tung infrastruktur har längre ledtider och kan få flaskhalsar. När efterfrågan på el stiger snabbt blir det ett problem.
2. Kapital söker förutsägbarhet: Projekt som kan byggas modulärt, skala stegvis och börja ge intäkter tidigt får ofta lättare finansiering.
3. Systemvärdet av flexibilitet: Batterier och smart styrning skapar värde i flera led – effekt, frekvens, arbitrage, kapacitetsstöd – vilket gör kalkylen starkare.

Min tydliga ståndpunkt: om ett land vill bromsa förnybart när elbehovet stiger, då kommer man nästan alltid få dyrare el eller sämre leveranssäkerhet (eller båda). Och det är här AI kommer in – som en metod för att få ut mer av den infrastruktur vi redan bygger.

AI i elnätet: från “mer kapacitet” till “mer styrbarhet”

AI hjälper elnätet genom att göra det mer förutsägbart och styrbart i realtid – vilket minskar behovet av överdimensionering.

När sol och vind växer ökar variationen i produktion. Traditionellt har lösningen varit att bygga mer reservkraft eller mer nät. Båda tar tid. AI-adresserar ett tredje spår: optimera drift och planering så att samma nät klarar mer.

Prognoser som faktiskt går att driva verksamhet på

Värdet i en prognos sitter inte i att den är “smart”, utan att den går att fatta beslut på:

• Korttidsprognoser (minuter–timmar): för frekvenshållning, batteristyrning och intradagsmarknad.
• Dags- och veckoprognoser: för planering av effektreserver, underhåll, inköp och prissäkring.
• Säsongsprognoser: för kapacitetsplanering, nätinvesteringar och riskanalys.

AI-modeller (t.ex. gradient boosting, probabilistiska neurala nät och hybridmodeller) kan kombinera väder, historiska mätningar, satellitdata och driftstatus för att leverera osäkerhetsintervall – inte bara en siffra. Och det är osäkerhetsintervallen som gör att driftcentralen kan agera rationellt.

En bra energiprognos är inte den som “har rätt”. Det är den som gör att du tar rätt beslut även när den har fel.

Smart nätoptimering och “congestion management”

När nätet blir trångt uppstår flaskhalsar där produktion inte kan matas in eller där laster inte kan växa. AI används i praktiken för att:

• förutse överlast på transformatorer och ledningar
• rekommendera omkopplingar och topologiändringar
• prioritera flexibilitetsresurser (batterier, industrilast, laddning)
• stödja nätplanering: var ger en ny station eller en ny kabel mest effekt per investerad krona?

För svenska förhållanden är det här högaktuellt i områden med snabb elektrifiering och begränsad nätkapacitet. Det är också en tydlig lead-möjlighet: många organisationer har redan data, men saknar en fungerande pipeline från mätning → modell → beslut.

Batterilager: AI som gör lagring lönsam och driftsäker

AI gör batterier bättre genom att optimera när de laddar/Urladdar, hur hårt de körs och hur länge de håller.

Att batterilager stod för runt en tredjedel av ny kapacitet i USA 2025 är en signal om att vi gått in i en fas där lagring inte bara byggs “för framtiden” – den byggs för att den fungerar nu.

Intäktsoptimering: fler värdeströmmar än de flesta räknar med

Ett batteri tjänar ofta pengar på flera marknader/tjänster samtidigt. AI-baserad optimering (t.ex. modellprediktiv styrning eller reinforcement learning med restriktioner) kan hantera:

• prisarbitrage mellan timmar/dygn
• stödtjänster (frekvens, spänningsstöd)
• kapacitets-/effektbehov lokalt i nätet
• minimering av nätavgifter/effekttoppar för kund

Det svåra är att allt detta konkurrerar om samma resurs: batteriets cykler och degradering. En bra AI-modell optimerar därför nettonytta över livslängden, inte bara dagens intäkt.

Prediktivt underhåll: från batteribyte till batteristrategi

Batterier är inte “installera och glöm”. AI kan använda BMS-data (spänning, temperatur, intern resistans, SOC/SOH) för att:

• upptäcka avvikande celler tidigt
• förutsäga kapacitetsförlust och planera service
• optimera temperaturstyrning för längre liv

Det är extra relevant i december–februari i Norden där kalla temperaturer påverkar effekt och verkningsgrad. Här har jag sett många projekt tappa ekonomi för att man saknar en realistisk modell för prestanda i kyla.

AI för snabbare utbyggnad: från tillstånd och projektering till driftstart

AI kan korta tiden från idé till drift genom att automatisera beslut under osäkerhet.

Ett av budskapen i den amerikanska statistiken är att de snabbaste teknikerna vinner när efterfrågan stiger. Men “snabbt” handlar inte bara om byggtid. Det handlar om hela kedjan.

Projekturval och platsanalys

För sol, vind och lagring kan AI stödja:

• platsval utifrån produktion, nätanslutning och risk
• simulering av produktion (P50/P90) och intäktsprofil
• känslighetsanalys för elpris, curtailment och nätbegränsningar

Det här gör investeringsbeslut mindre beroende av magkänsla och mer av reproducerbara antaganden.

Driftstart utan överraskningar

När anläggningar kopplas in är de första månaderna ofta dyra – intrimning, fel, garantiärenden. Med AI-stödd anomali-detektering kan man fånga problem tidigt: felaktiga växelriktarinställningar, sensorfel, skuggning, isbildning, vindparker som inte följer förväntad effektkurva.

Vanliga frågor jag får (och raka svar)

“Behöver man AI om man redan har SCADA och energiledningssystem?”

Ja. SCADA visar vad som händer. AI hjälper dig att förutse vad som händer och rekommendera vad du ska göra åt det.

“Är inte AI bara en ny kostnadspost?”

Om AI inte kan kopplas till en tydlig effekt – färre avbrott, högre intäkt per MWh, lägre förluster, mindre curtailment – då ska man inte bygga det. Men i system med mycket förnybart finns nästan alltid 2–3 mätbara nyttor.

“Vilken AI-satsning ger snabbast resultat i ett energibolag?”

Prognoser + operativ optimering. Börja med en konkret fråga: “Hur minskar vi obalanser/effekttoppar de kommande 90 dagarna?” och bygg därifrån.

Praktisk checklista: så kommer du igång med AI i förnybart och smarta elnät

Det här är en fungerande ordning som jag sett ge effekt utan att projektet fastnar i teknik:

1. Välj en affärsnära KPI: t.ex. minskad curtailment (%), minskade obalanskostnader (kr), högre batteriintäkt (kr/MW), minskade avbrottsminuter.
2. Säkra datagrunden: mätpunkter, tidsstämplar, kvalitet, historik. Lägg tid här – det sparar månader senare.
3. Bygg en “minsta fungerande modell”: hellre en robust modell i drift än en perfekt modell i PowerPoint.
4. Gör beslutet till en del av processen: vem agerar på modellens output, när och med vilken mandat?
5. Mät och iterera varje vecka: driftmiljö slår labbmiljö. Kontinuerlig förbättring är inte valfritt.

Vad Sverige kan ta med sig från USA 2025

Den tydligaste lärdomen är att förnybart fortsätter växa när det är det snabbaste och mest rimliga sättet att möta efterfrågan. Politiken kan bromsa eller stötta, men marknadslogiken och teknikkurvorna är svåra att trolla bort.

Nästa steg är att göra utbyggnaden hanterbar: stabilt nät, rätt mängd flexibilitet och smart drift. Där är AI inte en pryl på sidan – det är ett arbetssätt för att få ett mer motståndskraftigt energisystem.

Om 92 % av ny kapacitet kan vara sol, vind och batterier i en politiskt stökig miljö, då är frågan för oss i Norden snarare: vilken AI-förmåga behöver vi för att klara lika snabb förändring utan att elpriser och nätproblem sticker iväg?

Vill du diskutera en konkret use case för prognoser, batterioptimering eller nätkapacitetsanalys? Utgå från din KPI och din datalista – så kan vi snabbt se om det finns en business case att räkna hem.