AI i smarta elnät: därför är batterilagring 2025 avgörande

I juli 2025 passerade USA 35 gigawatt installerad batterilagring i elnätet. Det målet sattes redan 2017 – och lät då som en kaxig siffra. Samma år fanns bara runt 0,5 gigawatt grid-batterier på plats. Åtta år senare var det inte bara uppnått: branschen hade dessutom nått över 40 gigawatt under Q3 2025.

Det här är mer än en amerikansk branschstory. Det är ett kvitto på att batterilagring nu är en kapacitetslösning, inte en nischprodukt. Och när batterier blivit “hur man bygger kapacitet” öppnas dörren för nästa steg i serien AI inom energi och hållbarhet: AI som driftmotor i smarta elnät.

Jag tycker många fortfarande pratar om batterier som ett komplement till förnybart. Det är bakvänt. Batterierna håller på att bli det som gör att vind, sol, elektrifiering och AI-driven efterfrågan kan samsas – utan att nätkostnader och effektbrist skenar.

2025 visade att batterilagring inte längre är ett pilotprojekt

Kärnpoängen: När batterilagring når tiotals gigawatt i ett land blir den ett systemverktyg – och då förändras allt från nätplanering till prissättning.

År 2017 var stora batterier få och ofta knutna till tydliga problem: ett ö-nät som behövde flytta solenergi till kvällstid, eller snabb upphandling för att hantera ett akut bortfall i elsystemet. Det viktiga är att de tidiga projekten inte var “forskning”. De var praktisk riskhantering: stabilitet, effekt och försörjningstrygghet.

När målet om 35 gigawatt sattes räknade många med en jämn utveckling. Verkligheten blev mer ryckig: regelverk som tog tid, marknader som inte anpassade sig, mandat som inte följdes upp. Ändå kom en kraftig acceleration nära 2025 – branschen låg på väg mot cirka 15 gigawatt installationer under 2025, jämfört med prognosen runt 9,2.

Det som hände är bekant för alla som jobbat med energisystem: när ekonomi + behov + processer väl linjerar, går det fort.

Varför just nu? Tre drivkrafter som sammanföll

1. Tillförlitlighet blev affärskritiskt. Regionen som byggde mest (t.ex. Texas och Kalifornien) hade konkret nätstress: avbrott, effektbrist, extremvärme och topp-priser.
2. Skalan förändrade kalkylen. Större projekt gav lägre enhetskostnader och mer standardiserad leverans.
3. Politik och industri började spela samma spel. Fokus på inhemsk produktion och skärpta krav på ursprung i vissa stöd gjorde försörjningskedjan till en strategisk fråga, inte bara inköp.

Batterier + AI: kombinationen som gör elnätet “smart” på riktigt

Kärnpoängen: Batterier ger flexibilitet. AI avgör hur den flexibiliteten används – minut för minut.

Storskalig batterilagring löser inte allt av sig självt. Den behöver styrning som är snabbare och mer situationsmedveten än traditionell drift. Där kommer AI in på allvar.

I praktiken handlar AI i smarta elnät om att optimera tre saker samtidigt:

• Prognos: Vad händer med last, priser, vind/sol och nätbegränsningar de närmaste timmarna och dygnen?
• Beslut: När ska batteriet ladda/ur-ladda för att ge maximal nytta (kostnad, klimat, nätstöd)?
• Lärande: Hur förändras beteenden över säsong, veckodag, industrilast, datacenterlast och väder?

Det fina är att batterier är “digitala” till sin natur. Du kan inte bara slå av/på dem – du kan styra dem i små steg. Det gör dem perfekta för AI-baserad optimering.

Konkreta AI-användningar som blir viktigare när batterier skalar

1) Peak shaving och effekttariffer (även i svensk kontext)
AI kan förutse effekttoppar och styra batterier för att kapa dem. I Sverige, där effekt och nätkapacitet ofta är flaskhalsar, blir detta extra relevant för:

• industriparker
• logistikcenter
• fastighetsägare med hög samtidighet
• laddhubbar

2) Prisoptimering på tim- och kvartsnivå
När marknader går mot mer granularitet blir “manuell” optimering snabbt för trubbig. AI kan väga in prisrisk, prognososäkerhet och batteriets degradering.

3) Nätstöd: frekvens och spänningsreglering
Batterier kan reagera snabbt. AI kan fördela resurser mellan energiarbitrage och stödtjänster beroende på systemläge och intäktsmöjlighet.

4) Prediktivt underhåll och livslängdsstyrning
Fel kostar. Och batteriers värde sitter i tillgänglighet. AI kan använda driftdata (temperatur, laddcykler, effektprofiler) för att:

• upptäcka avvikelser tidigt
• minska onödig degradering
• planera service innan prestandan faller

Ett batteri som tjänar pengar men åldras fel är inte en bra affär. AI gör det möjligt att optimera både intäkt och livslängd samtidigt.

Lärdomen från USA: geografi, marknadsdesign och nätstress styr mer än klimatmål

Kärnpoängen: Batterilagring byggs där problemen är som mest akuta – inte där powerpointen är snyggast.

En av de tydligaste observationerna från 2017–2025 är att utrullningen blev ojämnt fördelad. Tre delstater stod för en dominerande andel av kapaciteten. Orsaken var inte att andra saknade klimatambitioner, utan att:

• vissa regioner hade tydligare prissignaler (höga topp-priser)
• vissa hade mer akut tillförlitlighetsbehov (blackouts/brownouts)
• vissa hade snabbare tillstånds- och anslutningsprocesser

Det här är direkt överförbart till Sverige och Norden: batterier kommer att byggas där nätet är trångt, där flexibilitet kan ersätta dyr nätutbyggnad, och där marknadsregler ger betalt för nytta.

Så undviker man “batterier som står still”

Jag har sett flera organisationer fastna i tanken att batteriet i sig löser flexibilitet. Det gör det inte. För att undvika anläggningar som mest blir dyra UPS:er behöver man från start:

• en intäktsstack (flera marknader/tjänster)
• en tydlig strategi för driftoptimering (helst AI-stödd)
• koll på nätbegränsningar och anslutningsvillkor
• en plan för cykling/degradering och garantier

AI-boomen ändrar efterfrågan – och gör lagring ännu mer värdefull

Kärnpoängen: Elektrifiering driver last, men 2025 visade att även AI och datacenter kan bli en avgörande lastmotor.

Tidigare antogs elbilar och elektrifierad transport bli den stora lastökningen. Den utvecklingen fortsätter, men 2025 är det svårt att ignorera hur AI-relaterad infrastruktur driver efterfrågan: datacenter, kylning, redundans och effektabonnemang.

Det gör två saker med elsystemet:

1. Topparna blir dyrare. När många vill ha effekt samtidigt stiger värdet på resurser som kan leverera snabbt.
2. Byggtakten blir en flaskhals. Den som kan få fram “firm capacity” fort har en konkurrensfördel.

Batterier är inte den enda lösningen – men de är ofta den snabbaste att implementera jämfört med nya kraftverk och stora nätprojekt. AI gör att batterierna kan utnyttjas hårdare utan att slitas sönder i förtid.

Praktiskt exempel: “firming” för variabel produktion

När vind och sol varierar behövs resurser som kan fylla luckor. Med AI kan man:

• prognostisera produktionsfall tidigare
• reservera batterikapacitet för kritiska timmar
• koordinera flera batterier som en virtuell kraftresurs (virtual power plant)

Resultatet blir färre timmar med extrempriser och mindre behov av dyr reservproduktion.

Så kommer ni igång: en enkel checklista för AI-styrd batterilagring

Kärnpoängen: Börja med driftfrågan, inte med inköpslistan.

Här är ett upplägg jag tycker fungerar för energibolag, fastighetsägare och industriföretag som vill skapa en seriös plan för batterilagring och AI:

1. Definiera nyttan i kronor och systemnytta
   Exempel: minska effekttoppar med X kW, kapa obalanskostnader, delta i stödtjänster.
2. Kartlägg data ni redan har (och saknar)
   Lastprofiler, prognosdata, prisdata, väder, nätbegränsningar, driftloggar.
3. Välj styrstrategi: regelbaserad vs AI-optimerad
   Regelbaserad kan vara start. AI är ofta nästa steg när komplexiteten ökar.
4. Säkra governance: vem får styra vad?
   Drift, risk, cybersäkerhet och ansvar måste sitta innan automatik skruvas upp.
5. Mät tre KPI:er från dag 1
   • intäkt/kostnadsbesparing per dag
   • tillgänglighet (uptime)
   • degradering per cykel (livslängd i praktiken)

Batterilagring 2025 är en milstolpe – men AI avgör nästa kapitel

35 gigawatt blev en symbol för något större: att batterilagring gått från ”bra att ha” till systemkritisk infrastruktur. Och när infrastrukturen väl finns på plats blir styrningen den stora hävstången. Därför kommer AI i smarta elnät att vara ett av de mest praktiska och lönsamma spåren inom AI inom energi och hållbarhet under 2026.

Vill du skapa leads och verklig affärsnytta inom energi och hållbarhet är mitt råd tydligt: prata mindre om AI som koncept och mer om AI som operativ förmåga – i batterier, flexibilitet och nätstyrning.

Vilken del av din verksamhet skulle få störst effekt om batterier och AI började samarbeta: kostnad, tillförlitlighet, klimat eller snabbare anslutning av ny last?