AI och smarta elnät: så bygger vi billig grön el

Elbehovet ökar snabbare än många vill erkänna. Datacenter, AI-tunga tjänster, elektrifiering av transporter och industrins omställning pressar ett system som redan brottas med höga pristoppar och sårbarhet vid extremväder. Det är precis i den här sortens läge som energipolitik brukar fastna i väntan på “större besked” från högre nivåer.

Men den mest praktiska lärdomen från USA just nu är raka motsatsen: när federala styrmedel blir osäkra, kan delstater ändå driva igenom lösningar som är flexibla, prisvärda och rena. Det spåret är relevant även för Sverige och Norden, där energifrågan är lika mycket genomförande som mål. Och här blir AI mer än ett modeord: AI är ett verktyg som gör decentraliserade energisystem styrbara i verkligheten.

I den här delen av vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” tar jag ställning för en enkel princip: den snabbaste vägen till ett robust energisystem är att bygga mer kapacitet, göra systemet mer flexibelt och optimera kostnaden – samtidigt. Det kräver styrning, marknadsdesign och digital intelligens.

1) Varför “regionalt och lokalt” blir den nya energistrategin

Kärnpunkten: När nationella spelregler ändras ofta, flyttar innovation och genomförandekraft nedåt i systemet – till regioner, kommuner, nätbolag och marknadsaktörer.

I USA har osäkerhet kring federala program och incitament gjort att aktörer som Advanced Energy United (en branschorganisation för sol, vind, lagring och efterfrågeflexibilitet) prioriterar delstatsnivån. Deras budskap är egentligen inte ideologiskt, utan operativt: du kan inte vänta på “perfekt politik” när elräkningar, anslutningsköer och effektbrist redan påverkar hushåll och företag.

För svensk del känns det igen. Vi har en tydlig nationell riktning mot fossilfrihet, men genomförandet avgörs ofta av:

• Tillståndsprocesser (nät, vind, stationer, industri)
• Nätinvesteringar och tariffmodeller
• Kommunala beslut (t.ex. planfrågor)
• Marknadsdesign för flexibilitet och lokala resurser

Det är här AI passar in: om energisystemet blir mer distribuerat behöver vi “hjärna” som kan koordinera tusentals små beslut i realtid.

Myth-busting: “Mer elproduktion löser allt”

Mer produktion behövs. Men utan flexibilitet får du ändå pristoppar, trängsel i nätet och dyr reservkapacitet. Och utan kostnadsoptimering riskerar du investeringar som blir fel dimensionerade eller fel placerade.

2) Tre pelare som faktiskt fungerar: bygg, gör flexibelt, håll nere kostnaden

Kärnpunkten: Ett energisystem som klarar högre efterfrågan måste förbättras i tre spår parallellt. Den amerikanska “playbook”-idén är användbar som mental modell även här.

Bygg det: snabbare pipeline för elproduktion och nät

Det mest konkreta hindret för mer förnybart är sällan teknik. Det är processen.

I USA lyfts två typer av flaskhalsar:

• Sammankoppling och marknader: Kalifornien har drivit igenom en reform som ger möjlighet att skapa en ny regional day-ahead-marknad i västra USA. Förväntad besparing för deltagare: upp till 1,2 miljarder dollar per år.
• Anslutningsköer: PJM (största nätoperatören, 13 delstater + DC) har en massiv backlog av projekt som väntar på att kopplas in, vilket håller priserna uppe.

Översatt till svensk kontext är analogin tydlig: nätkapacitet och anslutningstider avgör tempot för elektrifieringen.

Vad AI tillför i “bygg”-spåret

• Prognoser för last och produktion på lokal nivå som gör nätplanering mer träffsäker
• Snabbare dimensionering av nätåtgärder (t.ex. var förstärkning ger mest effekt)
• Prioriteringsstöd i portföljer: vilka projekt ger mest “nytta per krona” i ett trångt nät

Här har jag sett att företag ofta fastnar i att “samla data” i månader. Min erfarenhet: börja med 2–3 beslut som gör ont i verksamheten (t.ex. kapacitetsbrist i en station eller överbelastning i en matning) och bygg AI-stödet runt just de besluten.

Gör det flexibelt: efterfrågeflex, VPP och smart styrning

Flexibilitet är det snabbaste sättet att få mer “kapacitet” utan att bygga lika mycket ny hårdvara.

I USA används begrepp som Virtual Power Plants (VPP): många små resurser (batterier, smarta termostater, styrning av laster, elbilar) som tillsammans beter sig som ett kraftverk.

Texas lyfts som exempel efter vinterstormen 2021, där delstaten började bygga ut möjligheter för efterfrågesidan att bidra till stabilitet.

Svensk parallell: vi har redan bra förutsättningar för flexibilitet via fjärrvärme, industrilaster, elbilsladdning och batterier – men incitamenten och styrningen behöver bli tydligare. Många flex-resurser är “osynliga” för systemet eftersom de inte mäts, aggregeras eller prissätts rätt.

Vad AI tillför i “flexibilitet”-spåret

• Prediktiv styrning: flytta laster när det ger mest effekt, inte bara när det är billigt
• Optimering under begränsningar: nätgränser, komfortkrav, produktionskrav i industri
• Detektering av avvikelser: identifiera onormal förbrukning eller fel innan de blir dyra

En bra tumregel: flexibilitet utan automation blir personberoende och skalar dåligt. AI gör att styrning kan ske kontinuerligt och med hänsyn till flera mål samtidigt (kostnad, klimat, drift).

Håll nere kostnaden: planera för minsta totalkostnad, inte mest investering

USA-exemplet Colorado visar en logik som många energiplaner missar: den billigaste lösningen är ofta en kombination av effektivisering, elektrifiering, flexibilitet och små kompletterande resurser – inte “mer av samma” infrastruktur.

I Colorado granskar regulatorn ett upplägg som kan spara 150 miljoner dollar genom att välja effektivisering, demand flexibility och en mindre LNG-lösning i stället för en traditionell gas-only väg.

Översatt till Sverige: när nätinvesteringar, effektreserver eller spetskapacitet diskuteras bör standardfrågan vara:

• Kan vi nå samma driftsäkerhet med lägre totalkostnad via flexibilitet och styrning?
• Riskerar investeringen att bli en inlåst kostnad om efterfrågan utvecklas annorlunda?

Vad AI tillför i “kostnad”-spåret

• Scenarioanalys: vad händer med kostnad och risk om last ökar 20% i en nod?
• Portföljoptimering: jämför CAPEX vs OPEX för åtgärder över tid
• Dynamiska tariffer och incitament: hitta tariffdesign som faktiskt flyttar last

3) Så kopplar du ihop förnybart, AI och nät – utan att det blir ett IT-projekt

Kärnpunkten: De flesta misslyckanden beror på att man börjar i teknikstacken i stället för i driftsituationen.

Ett praktiskt angreppssätt jag rekommenderar (för energibolag, kommuner och större fastighetsägare) är att definiera tre nivåer av mognad:

Nivå 1: Synlighet (2–8 veckor)

Målet är att göra systemet mätbart och förståeligt.

• Samla mätdata (15 min eller tätare där det går)
• Skapa en enkel last- och produktionsprognos
• Identifiera 3–5 “dyra timmar” per vecka och vad som driver dem

Nivå 2: Styrbar flexibilitet (1–3 månader)

Målet är att kunna påverka toppeffekt och kostnad.

• Styr elbilsladdning, ventilationssystem, värmepumpar eller processlaster
• Lägg in skyddsräcken: komfort, produktion, säkerhet
• A/B-testa styrstrategier och mät effekt i kronor och kW

Nivå 3: Marknadsintegration (3–12 månader)

Målet är att få betalt för flexibiliteten och bidra till systemnytta.

• Aggregation (VPP-liknande upplägg)
• Integrera prissignaler, nätbegränsningar och eventuella flexibilitetsmarknader
• Automatisera rapportering och verifiering

Det viktiga: varje nivå ska ge värde i sig. Annars tappar man organisationen.

4) Vanliga frågor (och raka svar) om AI i energisystem

“Blir det inte riskabelt att låta AI styra el?”

Det blir riskabelt först när man inte sätter gränser. Bra lösningar använder regelbaserade skydd och låter AI optimera inom säkra ramar. Det är samma princip som i modern processtyrning.

“Behöver vi smarta elmätare och massa ny hårdvara?”

Ofta nej i startläget. Mycket går att göra med befintlig mätning, men effekten blir större med tätare data och möjlighet att styra laster.

“Vad ger snabbast effekt på elräkningen?”

För de flesta: toppeffektstyrning (effektavgifter), optimerad drift av värme/ventilation och smart laddning av elbilar. Det är där AI brukar betala sig snabbast.

5) Handlingsplan: 7 steg för regioner och bolag som vill gå före

Kärnpunkten: Du kan bygga ett robust, fossilfritt och prisvärt elsystem även när politiken är stökig – om du jobbar metodiskt.

1. Sätt ett tydligt mål för flexibilitet (kW/kWh) per område eller kundsegment
2. Prioritera flaskhalsar: var i nätet blir kapacitet en begränsning 2026–2030?
3. Gör data användbar: en gemensam “driftsanning” för last, produktion och begränsningar
4. Inför incitament som fungerar: tariffer och program som gör att kunder vill delta
5. Bygg VPP-kapacitet via aggregatorer eller egen plattform – men börja smått
6. Optimera investeringsplanen med scenarier (last, pris, tillståndstider)
7. Mät systemnytta: kW reducerad topp, minskade avbrott, sparade kronor, CO₂-effekt

Ett energisystem som går att styra i realtid blir billigare att driva och enklare att bygga ut.

Vad det här betyder för “AI inom energi och hållbarhet” 2026

Vi går in i 2026 med en tydlig trend: energins centrum flyttar från enstaka megaprojekt till koordination av många resurser. Förnybart växer, men värdet realiseras först när nät, marknad och flexibilitet hänger ihop. Där är AI ett praktiskt verktyg, inte en vision.

Om du jobbar med energi, fastigheter, industri eller offentlig sektor är nästa rimliga steg att välja ett område där elnätet är ansträngt, sätta ett flexmål och testa en AI-styrd pilot som går att skala. Det är så man bygger robusthet utan att vänta på “medvind” uppifrån.

Vilken del av ditt energisystem är svårast att styra i dag – produktion, last, eller nätbegränsningar?