Sol och vind möter elbehovet – och AI gör skillnaden

Elvärlden har fått ett ovanligt tydligt kvitto på att omställningen faktiskt kan gå fort. Under perioden januari–september 2025 ökade den globala elförbrukningen med 603 TWh jämfört med samma period 2024. Under samma nio månader ökade solkraften med 498 TWh och vindkraften med 137 TWh. Tillsammans räckte det inte bara för att täcka hela ökningen i efterfrågan – utan för att gå förbi.

Det här är mer än en snygg kurva i ett diagram. När förnybart växer snabbare än efterfrågan börjar fossil el tryckas undan på riktigt. Under årets tre första kvartal minskade fossil elproduktion med 17 TWh jämfört med 2024. Små siffror i ett globalt system, ja – men riktningen är det viktiga.

Och här kommer kopplingen till vår serie ”AI inom energi och hållbarhet”: när sol och vind blir de främsta drivkrafterna i elsystemet ändras spelplanen. Det som avgör om vi fortsätter knuffa bort fossil el är inte bara fler parker och paneler, utan hur smart vi planerar, prognostiserar och styr. Där har AI en huvudroll.

När sol och vind växer snabbare än efterfrågan händer något viktigt

När förnybar el inte bara ”hänger med” utan överträffar efterfrågeökningen händer tre saker samtidigt:

1. Fossila kraftverk får färre timmar att producera – de blir marginalen, inte basen.
2. Elpriser blir mer volatila (billigt när det blåser och är soligt, dyrare när det är stiltje/mörkt).
3. Nätets flaskhalsar syns tydligare eftersom produktionen ofta byggs där det finns vind/sol, inte där förbrukningen är.

Det är lätt att missa att den här utvecklingen också innebär en ny sorts risk: om efterfrågan fortsätter öka snabbt – vilket den väntas göra – kan vi snabbt hamna i ett läge där förnybart återigen bara ”hinner ikapp”, och fossilt får utrymme att växa i bakgrunden.

Här är en rak mening som brukar landa hos beslutsfattare: För att fasa ut fossil el måste fossil el minska i absoluta tal, inte bara i andel.

Varför efterfrågan ökar just nu (och varför 2026–2035 blir avgörande)

Den globala elaptiten drivs av flera parallella trender som förstärker varandra:

• Mer kylbehov i ett varmare klimat – luftkonditionering blir en stor last i många regioner.
• Datacenter och AI: träning och drift av stora modeller kräver el, och effekten blir lokal och spetsig (”plötsligt” i en region).
• Elektrifiering av transporter, industriprocesser och uppvärmning.

Internationella energiprognoser pekar mot att elbehovet kan öka mycket kraftigt under kommande decennium (en ofta nämnd storleksordning är runt 40% på tio år). Det betyder att den positiva utvecklingen 2025 inte får bli ett undantag – den måste bli en ny norm.

Det är här många går fel: mer förnybart räcker inte utan ett smartare system

De flesta organisationer som jobbar med energi fokuserar instinktivt på ”mer produktion”. Men när sol och vind växer snabbt blir systemfrågorna lika viktiga som megawatten.

Problemet: sol och vind är väderberoende, och efterfrågan är mänskligt beteende + industriella processer. Att få allt att mötas timme för timme kräver snabbare beslut, bättre prognoser och mer flexibel förbrukning.

Det är exakt det AI är bra på.

AI som kontrolltorn för ett elsystem med mycket sol och vind

AI i energisammanhang handlar sällan om ”magisk automation”. I praktiken är det ofta:

• maskininlärning för prognoser (produktion, förbrukning, priser)
• optimering för driftbeslut (batterier, värmepumpar, industrilaster)
• anomalidetektion för underhåll (turbiner, växelriktare, transformatorer)

När sol och vind redan täcker ny efterfrågan blir nästa steg att använda AI för att:

• minska spill (curtailment)
• minska behov av fossil reserv
• styra flexibilitet så att nätet håller

En bra tumregel: Varje procent bättre prognos blir snabbt stora pengar när volymerna är hundratals TWh.

Tre områden där AI gör sol och vind ”stabilare” än många tror

AI gör inte att det blåser mer. Men den kan göra att vi utnyttjar vinden bättre och planerar bort onödiga fossilstarter.

1) Prognoser som går från ”nästa dag” till ”nästa timme”

Nyckeln är att kombinera väderdata (numeriska prognoser), historisk produktion, sensordata och nätbegränsningar. För aktörer i Norden är detta extra relevant eftersom vi ofta har:

• snabba väderomslag
• stor variation mellan elområden
• trånga snitt i stamnät och regionnät

Praktisk effekt: bättre korttidsprognoser gör att man kan köra vattenkraft, batterier och efterfrågeflex mer precist – och därmed minska dyra toppar.

2) Flexibilitet: att flytta konsumtion i stället för att bygga bort allt

När sol och vind ökar får vi fler timmar med mycket billig el. Då är det rationellt att flytta laster dit. AI behövs för att detta ska fungera i stor skala.

Exempel på laster som lämpar sig för AI-styrd flexibilitet:

• industriell värme och ånga (inom vissa kvalitetskrav)
• elektrolys/hydrogen där drift kan variera
• fastighetsvärme (värmepumpar och termisk lagring i byggnader)
• EV-laddning i flottor och depåer

Det intressanta är inte att flytta ”allt”, utan att flytta tillräckligt många MW för att kapa pristoppar och avlasta nät.

3) Batterier och hybrider: AI som optimerar ”när” och ”varför”

Batterier växer snabbt globalt eftersom de passar perfekt med sol och vind. Men värdet sitter i styrningen.

AI-baserad optimering kan ta hänsyn till:

• spotpriser och intradag
• nätavgifter och kapacitetsbrist lokalt
• degradering (cykellivslängd)
• behov av stödtjänster (frekvens, spänningsstöd)

Rakt på sak: ett batteri utan bra styrning är en dyr låda. Ett batteri med bra styrning blir en intäktsmotor och ett stabilitetsverktyg.

Vad betyder utvecklingen för Sverige och Norden – konkret?

Sverige har en annan mix än många länder: vattenkraft och kärnkraft ger redan en relativt låg fossilandel i el. Men vi har samtidigt tre aktuella utmaningar där lärdomen från 2025 passar perfekt:

1. Efterfrågechockar: nya industrier, elektrifiering av transporter och fler datacenter skapar lokala effektbehov.
2. Nätkapacitet: det är inte energin över året som alltid är problemet, utan effekten i rätt timme i rätt elområde.
3. Mer väderberoende produktion: både land- och havsbaserad vind, plus mer sol även i Sverige.

Det gör att AI inte är en ”nice to have”. För nätägare, elhandlare, producenter och större elkunder blir AI ett sätt att:

• minska risk i planering och inköp
• hitta flexibilitet utan att tumma på driftkrav
• prioritera nätinvesteringar smartare (var ger en förstärkning mest nytta?)

Så kommer du igång: en praktisk checklista för AI i energisystem

Många vill börja med AI, men fastnar i antingen teknikskuld eller pilotprojekt som aldrig skalar. Här är vad som fungerar i praktiken.

Steg 1: Välj ett beslut som ska bli bättre

AI är inte ett mål. Välj ett beslut där bättre precision ger tydlig nytta.

• Prognos av last/produktion i 1–48 timmar
• Optimering av batteridrift
• Flexstyrning i fastigheter eller industri

Steg 2: Säkerställ datagrunden (och var brutalt ärlig)

Du behöver vanligtvis:

• tidsserier (15-min eller timdata)
• väderdata (historik + prognoser)
• anläggningsdata (SCADA/IoT)
• pris- och nätdata

Om data saknas: börja med datakvalitet i 4–6 veckor. Det är tråkigt men lönar sig.

Steg 3: Mät nytta i kronor, CO₂ och risk

Sätt tre KPI:er redan från start:

• ekonomiskt utfall (t.ex. minskade obalanskostnader)
• klimat (t.ex. minskade fossilstarter eller inköp av fossil el)
• robusthet (t.ex. färre driftavvikelser)

Steg 4: Bygg för drift, inte bara för demo

Det som skiljer lyckade team är att de planerar för:

• övervakning av modellprestanda (model drift)
• fallback-läge när data faller bort
• tydliga roller: vem får trycka på knappen?

En AI-modell som ingen litar på kommer alltid att bli överkörd av ”magkänsla” i kontrollrummet.

Varför den här trenden måste accelerera – och varför AI är hävstången

Att sol och vind täcker ny global efterfrågan 2025 är ett styrkebesked. Men det räcker inte att ligga jämsides med efterfrågekurvan. Vi måste dra ifrån, så att fossil el minskar snabbt och permanent.

Min ståndpunkt: Nästa fas i energiomställningen avgörs inte av om vi kan bygga mer sol och vind – utan av om vi kan köra ett elsystem där sol och vind dominerar utan att tumma på stabilitet och ekonomi.

AI är hävstången som gör det möjligt: bättre prognoser, smartare flexibilitet och optimerad lagring. För företag som vill leda inom energi och hållbarhet är det här läget perfekt. Tekniken är mogen, nyttan är mätbar och trycket från både kostnader och klimatmål ökar.

Om 2025 visade att förnybart kan möta efterfrågan, blir 2026–2030 åren då vi ser vilka aktörer som kan styra systemet smart nog för att låta fossilt backa på riktigt. Vilken sida av den utvecklingen vill du hamna på?