Sol och vind slår efterfrågan – AI håller elnätet i fas

Elbehovet i världen ökade med 603 TWh mellan januari och september 2025 jämfört med samma period 2024. Samtidigt växte solkraften med 498 TWh och vindkraften med 137 TWh. Det räckte inte bara för att täcka den nya efterfrågan – det blev till och med ett överskott. Resultatet: fossil elproduktion minskade med 17 TWh under perioden.

Det här är en datapunkt som många missar: när sol och vind växer snabbare än efterfrågan börjar fossil el tryckas undan på riktigt. Men det händer inte automatiskt. Ju mer variabel förnybar el vi bygger, desto mer avgörs utfallet av hur smart elnätet drivs.

I den här delen av vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” går jag igenom vad siffrorna faktiskt innebär, varför nästa flaskhals inte är paneler eller turbiner utan systemstyrning, och hur AI används för att hålla balans, sänka kostnader och få mer klimatnytta per installerad megawatt.

Sol och vind kan möta efterfrågan – men bara om systemet hänger med

Den tydliga poängen från 2025 års utveckling är enkel: förnybart kan växa i den takt som krävs. Den svårare delen är att göra den tillväxten användbar varje timme, varje dag.

När sol och vind står för en större del av produktionen blir tre saker snabbt kritiska:

• Prognoser: hur mycket el kommer faktiskt produceras om 15 minuter, 2 timmar, i morgon?
• Flexibilitet: vilka laster kan flyttas i tid utan att verksamheten påverkas?
• Nätkapacitet: kan elen levereras dit den behövs, när den behövs?

Det är här AI kommer in. Inte som en ”nice-to-have”, utan som ett praktiskt verktyg för att få elnät och marknader att fungera när produktionen varierar med väder, säsong och lokal kapacitet.

Från ”mer produktion” till ”mer användbar produktion”

Om ett land bygger mycket solkraft kan det få en tydlig mitt-på-dagen-topp. Utan styrning leder det ofta till priskollaps mitt på dagen och dyrare topplast på kvällen. Med styrning kan samma solkraft driva värmepumpar, ladda batterier, producera vätgas eller flytta industriprocesser till rätt timmar.

Budskapet: mer förnybart ger mest effekt när vi också skalar styrning, flexibilitet och lagring.

Varför ökande elbehov inte behöver betyda mer fossil el

De globala drivkrafterna bakom ökad elanvändning är välkända: elektrifiering av transporter och industri, mer kylbehov i ett varmare klimat och en snabb expansion av datacenter. Prognoser pekar på att efterfrågan kan öka kraftigt under kommande decennium.

Det finns en seglivad myt i energidebatten: ”Om efterfrågan ökar snabbt kommer fossil el ändå behövas.” Det stämmer bara om vi misslyckas med två saker:

1. Bygga förnybart snabbare än efterfrågan ökar
2. Orkestrera systemet så att förnybart faktiskt kan ersätta fossil el i drift

2025 visar att punkt 1 är fullt möjlig. Punkt 2 är där många tappar fart.

Effekt är inte samma sak som energi

Många diskussioner fastnar i installerad kapacitet (GW). Men klimatnytta och systemkostnad avgörs av drift (TWh och MW i rätt timmar). Därför måste vi prata om:

• Kapacitetsfaktor och säsongsprofil (vinter vs sommar)
• Toppeffekt (kvällar, köldknäppar, industripikar)
• Nätbegränsningar (flaskhalsar som gör att el inte kommer fram)

AI-lösningar för prognoser och optimering adresserar exakt det: att flytta fokus från ”bygg mer” till ”använd det vi byggt maximalt”.

AI i smarta elnät: vad som faktiskt gör skillnad i praktiken

AI i energisystem handlar sällan om magi. Det handlar om bättre beslut, snabbare, med fler datapunkter. Här är fyra områden där jag tycker nyttan är mest konkret – särskilt när sol och vind växer så snabbt som 2025 års siffror antyder.

1) AI-driven prognostisering av produktion och efterfrågan

Direkt nytta: färre obalanser, lägre reservkostnader, bättre planering.

Moderna prognosmodeller kombinerar väderdata, historik, satellitbilder, sensordata från anläggningar och marknadsdata. I ett elnät med hög andel sol och vind minskar bättre prognoser behovet av dyr ”back-up” och gör att mer förnybart kan schemaläggas med högre trygghet.

Det här blir extra relevant vintertid i Norden, när marginalerna kan vara små och prisvariationerna stora.

2) Flexibilitet som produkt: AI för demand response

Direkt nytta: toppar kapas utan att bygga lika mycket ny effekt.

Flexibilitet låter abstrakt, men är ofta väldigt konkret:

• Fastigheter kan styra värme och ventilation inom komfortintervall
• Laddinfrastruktur kan sprida laddning över natten
• Industri kan flytta icke-kritiska steg några timmar
• Batterier kan ladda när elen är billig och mata ut när den är dyr

AI används för att avgöra när och hur mycket som kan flyttas, utan att bryta mot driftkrav. Det gör flexibilitet till något som kan handlas och planeras – inte bara ”en bra idé”.

3) Optimering av energilager och hybrider (sol + batteri, vind + batteri)

Direkt nytta: mer förnybar el används när den behövs som mest.

När sol och vind skapar överskott vissa timmar är lagring ett sätt att flytta energin i tid. AI-modeller optimerar laddning/urladdning mot flera mål samtidigt:

• elpris och nätavgifter
• effektbegränsningar i anslutning
• degradering av batteriet
• behov av stödtjänster

Poängen är att lagring inte bara är en ”stor powerbank”. Det är en portfölj av beslut varje dygn. AI gör de besluten bättre och mer lönsamma.

4) Nätplanering och underhåll: från kalender till risk

Direkt nytta: färre avbrott och bättre kapacitetsutnyttjande.

Mer variabel elproduktion och fler anslutningar pressar elnäten. AI används för att:

• upptäcka felmönster i sensordata
• prioritera underhåll där risken är som störst
• simulera flaskhalsar och föreslå nätförstärkningar
• förbättra kapacitetsberäkningar vid anslutning av ny produktion

Här finns en tydlig koppling till leads och affär: nätbolag, energitunga verksamheter och kommuner behöver beslutsstöd som är snabbare än traditionella processer.

Så tar du vara på överskottet av sol och vind – tre konkreta strategier

När förnybart ibland överträffar ny efterfrågan uppstår en möjlighet: billig el under fler timmar. Men den möjligheten blir bara realiserad om organisationer agerar.

1) Gör din verksamhet ”styrbar” i små steg

Många tror att flexibilitet kräver stora investeringar. Ofta räcker det att börja med:

• timmätning och tydlig lastprofil
• styrning av 1–2 större laster (ventilation, laddning, kylprocess)
• enkla regler som senare kan optimeras med AI

Det är bättre att ha 10% styrbar last som faktiskt används än 50% teoretisk potential.

2) Sätt KPI:er som matchar energisystemet

Om målet bara är ”lägsta elpris i snitt” missar man effektkostnader, toppar och risk. KPI:er jag har sett fungera bättre är:

• maxeffekt per vecka/månad
• andel användning under låglasttimmar
• CO₂-intensitet per producerad enhet (för verksamheter som kan mäta)

AI blir mycket enklare att införa när målen är skarpa.

3) Bygg datagrunden innan du bygger modellen

AI-projekt faller ofta på datakvalitet, inte algoritmer. En praktisk checklista:

1. Har ni tidsstämplad data i samma tidszon och upplösning?
2. Är mätvärdena validerade (luckor, outliers, enheter)?
3. Finns metadata (vilken last, vilken anläggning, vilket driftläge)?
4. Kan ni koppla energidata till verksamhetsdata (produktion, beläggning, väder)?

När detta sitter går resten mycket snabbare.

Vanliga frågor när sol och vind växer snabbare än efterfrågan

Kommer fossil el försvinna av sig själv när förnybart växer?

Nej. Fossil el trängs undan när förnybart både byggs ut och kan levereras i rätt timmar. Utan nät, flexibilitet och lagring kan fossil effekt ändå behövas vid toppar.

Betyder mer sol och vind automatiskt lägre elpris?

Ofta lägre pris vissa timmar, men också större variation. Det är variationen som skapar värdet av AI-styrning, eftersom den kan flytta last och kapa toppar.

Var passar AI bäst: produktion, nät eller förbrukning?

Jag tycker snabbast ROI ofta finns på förbrukarsidan (fastigheter, industri, laddning) eftersom beslutsvägarna är kortare. På systemnivå (nät/marknad) är nyttan stor, men implementationen tar längre tid.

Nästa steg: när sol och vind tar ledningen, måste styrningen följa med

2025 års siffror visar att sol och vind kan växa snabbare än efterfrågan och börja pressa ned fossil elproduktion. Det är en positiv trend – men den är inte självgående. Den avgörs av hur snabbt vi kan skala:

• prognoser som minskar osäkerhet
• flexibilitet som flyttar last till rätt timmar
• lagring och hybrider som jämnar ut dygnsprofilen
• smart nätplanering som minskar flaskhalsar

Vill du få ut mer effekt av den förnybara el som redan finns i systemet? Börja med att kartlägga var ni har styrbarhet, sätt KPI:er som matchar verkligheten och bygg en datagrund som håller.

Och den framåtblickande frågan jag tycker fler borde ställa 2026: När sol och vind nu kan möta ny efterfrågan globalt – vilka delar av vårt elsystem är fortfarande byggda för en gårdagens logik?