Ungern toppar solel – så får AI elnätet att hänga med

Nästan en fjärdedel av Ungerns el kom från sol under 2024. Det är siffror som brukar förknippas med ökenländer eller tropiska öar – men här handlar det om Centraleuropa. Än mer talande: under januari–oktober 2025 steg solens andel till ungefär en tredjedel av elproduktionen.

Det här är inte en kuriosa för energinördar. Det är en konkret signal till alla som jobbar med energi, fastigheter, industri och offentlig sektor i Sverige: när sol byggs ut snabbt förändras spelplanen för elnätet, prognoserna och affären. Och det är precis där AI får sin verkliga roll – inte som buzzword, utan som verktyg för att få ett elsystem med mycket sol att fungera stabilt, billigt och säkert.

Jag gillar Ungern-exemplet av en enkel anledning: det visar att politik + tempo + teknik kan flytta ett land från “lite sol” till “sol som bär en stor del av lasten” på bara några år. Frågan är inte om andra kan göra samma resa. Frågan är: hur gör man det utan att skapa nya flaskhalsar, dyra nätåtgärder och mer obalanskostnader?

Varför Ungern lyckades: tempo slår klimatmyter

Ungern leder globalt i andel solel, enligt en sammanställning som utgår från helårsdata för 2024 och tittar på länder som producerar mer än 5 TWh solel. Poängen är viktig: det handlar om andel av elmixen, inte total volym. Kina producerar fortfarande mest solel i absoluta tal, men har en lägre andel i sin totala elproduktion.

Från 7% till ~25% på fem år

För bara fem år sedan låg Ungern på cirka 7% solel. Att ta sig till nästan 25% på så kort tid är ett styrkebesked i genomförande.

Det som ofta missas i debatten är att sol inte kräver “perfekta solförhållanden” för att bli stort. Det kräver förutsägbara regler, snabba processer och investeringar i nät och flexibilitet. Ungern ska enligt rapporteringen ha drivit robusta stöd och styrmedel för både storskaliga parker och installationer hos hushåll.

EU-dominans i topplistan – och vad det säger

Att flera av toppländerna finns inom EU (t.ex. Grekland, Spanien och Nederländerna) säger något om riktningen: kol och gas pressas tillbaka när sol (och vind) tar plats. Men det säger också något om risken: när många bygger sol samtidigt får vi samma systemutmaningar samtidigt – mer volatilitet, mer behov av balans, mer fokus på nätkapacitet.

Ungern är alltså inte bara ett “sol-case”. Det är ett system-case.

När sol blir 25–33%: tre problem som alltid dyker upp

Hög solandel är fullt möjligt – men den ändrar driften av elsystemet i grunden. Här är de tre återkommande problemen jag ser i länder och regioner som bygger sol snabbt.

1) Prognoserna blir affärskritiska

När solandelen är låg är fel i solprognosen mest irriterande. När solandelen är hög blir den dyr.

• För elhandlare: fel prognos → dyra obalanser
• För nätägare: fel prognos → stress i drift och fler akuta åtgärder
• För industrin: fel prognos → sämre planering av flexibel last

AI-baserade produktionsprognoser (maskininlärning på väder, historik, sensordata och satellitbilder) kan minska felen markant, särskilt på 0–48 timmars sikt. Värdet kommer inte från “AI i sig”, utan från att prognosen blir mer lokal, mer uppdaterad och mer självlärande.

2) Nätet får nya flaskhalsar (och de syns inte alltid i förväg)

Sol byggs ofta där marken är billig och anslutningen “verkar” möjlig. Men när många gör samma sak uppstår trängsel.

AI hjälper här på två sätt:

1. Prediktivt nätunderhåll: upptäck komponenter som riskerar överhettning eller fel när flödena ändras.
2. Nätanalys och hosting capacity: bättre modellering av var mer sol kan anslutas utan stora förstärkningar.

I praktiken betyder det att nätägare kan gå från “nej, det går inte” till “ja, men här är villkoren – och här är den billigaste vägen”.

3) Mitt-på-dagen-el blir billig – kvällsel blir dyr

När solen levererar mycket mitt på dagen pressas priset. När solen försvinner och efterfrågan ligger kvar stiger priset. Det här mönstret driver fram ett behov av:

• energilager (batterier, termiska lager)
• efterfrågeflexibilitet (styrning av värme, kyla, laddning, processer)
• smart styrning av produktion och konsumtion

Det är här AI inom energi och hållbarhet faktiskt blir hands-on: styrning i realtid och optimering som tar hänsyn till pris, effekt, nätbegränsningar och komfort/produktion.

Ett elsystem med mycket sol behöver inte bara mer produktion. Det behöver mer hjärna.

AI i praktiken: så “skalar” man sol utan att skala kaos

AI gör störst nytta när den kopplar ihop tre nivåer: väder → nät → beteende. Här är en konkret karta över var AI brukar ge snabbast effekt när solandelen stiger.

AI för solprognoser: från väderapp till driftverktyg

En bra AI-prognos använder fler datakällor än traditionella modeller:

• lokala väderstationer och vinddata
• molnrörelser (satellit, sky cameras)
• historisk produktion per anläggning
• degradering/soiling (smuts, snö, temperatur)

Resultat: färre obalanser, bättre planering av batterier och flexibel last, stabilare drift.

AI för smarta elnät: upptäck, förutse, fördela

När mer produktion ligger “ute i nätet” (hos hushåll och i regionnät) blir övervakning och styrning svårare. AI kan då hjälpa till med:

• anomali-detektering (ovanliga mönster som tyder på fel)
• korttidsprognoser för belastning på lokal nivå
• optimering av spänningsreglering och transformatorbelastning

Det här är inte science fiction. Det är ett sätt att minska antalet timmar med “onödiga begränsningar” och samtidigt höja leveranssäkerheten.

AI för flexibilitet: få förbrukningen att spela med

Flexibilitet låter abstrakt tills man sätter den i en vardaglig bild: att flytta energiintensiva saker till de timmar då solen levererar.

Tre exempel som är extra relevanta i svensk kontext:

1. Fastigheter: värmepumpar och ventilationssystem som förvärmer/precoolar när solel är hög.
2. Laddinfrastruktur: smart laddning som undviker effekttoppar och följer pris- och nätläget.
3. Industri: schemaläggning av batchprocesser eller hjälpsystem (tryckluft, kylmaskiner) till solrika timmar.

AI behövs eftersom verkligheten är rörig: elpris, väder, komfortkrav, produktionstakt och nätbegränsningar drar åt olika håll. En bra optimering löser det som en helhet.

Lärdomar för Sverige 2025-12: vad vi bör kopiera (och vad vi bör undvika)

Sverige har goda förutsättningar för mer sol, men vi måste bygga systemet runt den. Vintern är mörk, ja. Men det gör inte sol oviktig – det gör den mer säsongsberoende, vilket i sin tur höjer värdet av prognoser, flexibilitet och lagring.

Kopiera: tydliga regler, snabb anslutning, incitament för flexibilitet

Det som sticker ut i Ungerns resa är tempot. För att få tempo utan att tappa kontroll behöver man:

• kortare ledtider för nätanslutning (med tydliga tekniska krav)
• prissignaler som belönar flexibilitet och effektavlastning
• standardiserade dataflöden (mätning, prognos, styrning)

AI blir effektiv först när data är åtkomlig och processer är designade för att kunna styras.

Undvik: att bygga sol utan plan för nät och balans

Det vanligaste misstaget är att se sol som en “plug-and-play”-produkt. Det fungerar upp till en punkt. Efter den punkten blir det dyrt.

Tre varningssignaler:

• snabbt växande antal anslutningsärenden men långsamma nätstudier
• ökande antal timmar med begränsning/curtailment
• växande obalanskostnader och fler “brandkårsutryckningar” i drift

Om du ser de signalerna är lösningen sällan “bygg mindre sol”. Lösningen är bygg mer systemkapacitet: prognos, flexibilitet, lagring och smart drift.

Vanliga följdfrågor (och raka svar)

Blir elnätet instabilt av mycket solel?

Nej. Elnätet blir mer komplext, men stabilitet går att upprätthålla med rätt kombination av nätåtgärder, styrning, flexibilitet och lagring.

Är AI nödvändigt eller bara “nice to have”?

När solandelen är låg kan du klara dig utan. När solandelen blir hög blir AI ofta det billigaste sättet att förbättra prognoser och drift jämfört med att bara “bygga bort” problemet med hårdvara.

Vad är första steget för en organisation som vill börja?

Börja där du har tydlig ekonomi:

1. Samla och kvalitetssäkra mätdata (last, produktion, temperatur, driftstatus)
2. Sätt en prognos- eller optimeringspilot med ett avgränsat mål (t.ex. minska effekttoppar 10–15%)
3. Skala först när du kan visa resultat i kronor, kWh eller minskad toppeffekt

Nästa våg: solboom kräver “AI-kompetens” i energiorganisationen

Ungern visar att det går att nå 25–33% solel snabbt, även utan Sahara-solen. Men när man når de nivåerna är det inte panelerna som är det svåra – det är att få systemet att svara snabbt nog.

I vår serie AI inom energi och hållbarhet återkommer samma mönster: när energisystemet blir mer förnybart blir det också mer datadrivet. AI är inte pricken över i:et. AI är verktygslådan för drift, prognos och flexibilitet.

Om fler länder ska “göra en Ungern” handlar det mindre om att hitta perfekta solförhållanden och mer om att bygga ett elsystem som kan räkna, förutse och styra. Vilken del av kedjan vill du börja förbättra redan under 2026 – prognosen, flexibiliteten eller nätets realtidsstyrning?