AI i solboom: lärdomar från Ungerns rekordtakt

Ungern tog en oväntad förstaplats i solenergi 2024: nästan en fjärdedel av landets el kom från sol. Än mer slående är takten. På bara fem år gick landet från cirka 7 % solandel till nivåer som nu, under delar av 2025, närmar sig ungefär en tredjedel av elproduktionen. Det här är inte en berättelse om mest sol i absoluta tal – utan om mest sol som andel av elsystemet.

Det är precis där många länder (och elbolag) kör fast. Att bygga solparker är en sak. Att få ett elnät att tåla stora mängder variabel produktion utan att kostnader, obalanser och avbrott ökar är en annan. Här kommer vår serie AI inom energi och hållbarhet in: AI är ofta den snabbaste vägen från “vi har byggt sol” till “solen fungerar i systemet”.

Ungern visar att politiska styrmedel kan skapa fart. Men ska den farten bli uthållig krävs också smart drift, bättre prognoser, effektiv nätplanering och snabbare beslut. Det är områden där AI gör konkret skillnad – redan idag.

Varför Ungerns solandel sticker ut (och vad den egentligen betyder)

Ungerns ledning handlar om andel, inte volym. Det är en viktig distinktion som ofta missas när man jämför länder. Ett mindre elsystem kan snabbare få hög solandel om utbyggnaden går fort och total elproduktion är relativt begränsad. Samtidigt blir utmaningen med systemstabilitet ofta större när andelen variabel kraft växer snabbt.

Det som gör Ungern intressant som fallstudie är kombinationen av:

• Snabb uppskalning (från ~7 % till ~25 % på fem år)
• Blandning av storskalig och småskalig sol (solparker + villatak)
• Regionalt mönster där flera EU-länder (t.ex. Grekland, Spanien, Nederländerna) också klättrar, vilket pekar på att sol inte längre är “bara för öknar”

Den verkliga frågan är inte om sol kan byggas – utan om elsystemet kan styras. Och styrning är i praktiken ett data- och optimeringsproblem.

Myten som Ungern punkterar: “Sol kräver extremt soliga platser”

Ungern är inte ett ökenland. Ändå hamnar landet i topp när man mäter solens andel av el. Det säger två saker:

1. Tekniken och kostnadsbilden har gjort sol lönsamt i många klimat.
2. Policy och systemintegration avgör ofta mer än antal soltimmar.

I Centraleuropa blir vintern en stresstestperiod. Det gör att länder med hög solandel snabbt behöver bli bättre på flexibilitet: lagring, efterfrågeflex, handel mellan länder och smart nätstyrning.

Flaskhalsen när sol växer snabbt: nätet, inte panelerna

När sol står för 25–35 % av elproduktionen förändras driften från “planerad produktion” till “prognosstyrd produktion”. För elnätsoperatörer och energibolag innebär det nya typer av risker:

• Snabba rampningar (produktion faller eller stiger snabbt vid molnighet)
• Lokala spänningsproblem i distributionsnät (särskilt vid mycket taksol)
• Negativa elpriser eller prisfall mitt på dagen vid hög solproduktion
• Ökad curtailment (att man tvingas strypa solproduktion)

Det är här många solstrategier blir dyra: inte för att panelerna kostar, utan för att systemet inte hinner anpassas.

AI:s roll: från reaktiv drift till prediktiv styrning

AI gör att man kan styra elnätet proaktivt istället för att “släcka bränder”. I praktiken handlar det om att använda maskininlärning, optimering och realtidsanalys för att minska obalanser och ta bättre beslut snabbare.

Tre områden där AI har direkt effekt:

1. Solprognoser med hög upplösning (15–60 minuter framåt och dag-före)
2. Nätkapacitetsprognoser (var i nätet blir det trångt – innan det händer)
3. Flexoptimering (vilka resurser ska flyttas, lagras eller styras om)

Det låter tekniskt, men nyttan är enkel: färre överraskningar, bättre ekonomi och högre acceptans för mer sol.

Vad kan Sverige lära av Ungern – och var är vi redan starka?

Sverige har ett robust elsystem, men inte ett “färdigt” system för massiv solintegration. Vår styrka är vattenkraftens flexibilitet och starka stamnätstraditioner. Vår utmaning är att mer sol (särskilt i lokalnät) kräver bättre digitalisering och mer finmaskiga styrmodeller.

Det som Ungern illustrerar är att policy kan skapa snabb solutbyggnad. I Sverige ser vi ofta motsatsen: tekniken är redo, intresset finns, men processer och kapacitet i nät och tillstånd bromsar.

Här är en tydlig ståndpunkt: Sverige borde behandla AI för elnät som samhällskritisk infrastruktur, inte som ett IT-projekt. Den som bygger sol utan att investera i data, mätning och optimering får betala senare – via dyr nätutbyggnad, mer curtailment eller högre systemkostnader.

Tre praktiska AI-tillämpningar för sol och elnät (som går att starta nu)

1) Prognoser som faktiskt går att drifta på

Många organisationer har “prognoser”, men de är inte tillräckligt operativa. En driftbar AI-prognosmodell tar hänsyn till:

• lokala vädermodeller och satellitdata
• historisk produktion per anläggning
• säsongsmönster (vinterlågt, sommarhögt)
• realtidsavvikelser (nowcasting)

Resultatet blir bättre balansplanering och mindre behov av dyr reservkraft.

2) Smart styrning av flexibilitet i distributionsnät

När taksol växer blir distributionsnätet arenan. AI kan prioritera styrsignaler till:

• batterier i fastigheter och industri
• laddning av elbilar (styrning efter nätläge)
• värmepumpar och varmvattenberedare (termisk lagring)

Poängen: flytta last och lagra energi när solen är stark, minska trycket när den faller.

3) AI för snabbare nätplanering och investeringar

Det räcker inte att “förstärka nätet överallt”. AI kan hjälpa nätbolag att:

• identifiera de få noder som verkligen begränsar
• simulera scenarier (mer sol, fler laddare, mer industri)
• prioritera investeringar med bäst effekt per krona

Det ger kortare ledtider och bättre beslutsunderlag i en tid när nätkapacitet blivit en konkurrensfråga.

Så bygger du en AI-strategi för solintegration (utan att fastna)

En fungerande AI-satsning i energisektorn börjar med datagrund och ansvar, inte med en modell. Jag har sett för många projekt där man köper ett verktyg och hoppas på magi, men saknar mätvärden, processer och beslutspunkter.

Steg-för-steg: från data till drift

1. Definiera beslutet AI ska stödja
   • Exempel: “När ska vi strypa sol?”, “Var ska vi förstärka nätet?”, “Hur mycket flexibilitet behöver vi köpa?”
2. Säkra datakvalitet och tidsupplösning
   • Minutdata slår timdata när solandelen blir hög.
3. Bygg en MLOps-lina för energidata
   • Versionering, övervakning, drift, återträning och spårbarhet.
4. Koppla modellen till en åtgärd
   • Prognos utan åtgärd är bara en snygg graf.
5. Mät effekten i kronor och driftstörningar
   • Obalanskostnad, curtailment, avbrott, spänningskvalitet, kundnytta.

Snippet att ta med: AI i energisystem ger värde först när modellen är kopplad till ett verkligt driftbeslut.

Vanliga fallgropar (och hur du undviker dem)

• För få sensorer i lokalnätet → börja med strategisk mätutbyggnad där problemen uppstår.
• Ingen ägare av prognoserna → utse driftansvarig produktägare, inte bara data scientist.
• För mycket fokus på “precision” → optimera mot affärsmått (obalanskostnad, trängsel, curtailment).
• Modellen blir inlåst i IT → involvera drift, planering och marknad tidigt.

“People also ask”: snabba svar om sol, AI och elsystem

Hur kan AI hjälpa när sol står för en stor del av elen?

Genom bättre prognoser, automatisk optimering av flexibilitet och smartare nätstyrning minskar AI obalanser och behovet av att strypa produktion.

Är batterier alltid nödvändiga vid hög solandel?

Nej, men flexibilitet är nödvändig. Batterier är en del av lösningen, men även styrbar laddning, termisk lagring och bättre elhandel kan ge stor effekt.

Varför kan ett mindre land bli “bäst i världen” på solandel?

Därför att andel mäter hur stor del av elmixen som kommer från sol, inte total mängd. Snabb utbyggnad i ett mindre system kan ge hög andel snabbt.

Nästa steg: gör Ungerns soltempo möjligt även här

Ungerns rekord handlar inte om tur med vädret. Det handlar om tempo, styrmedel och en elsystemlogik som snabbt måste moderniseras när solandelen stiger. För Sverige – och för företag som vill elektrifiera, bygga sol eller köpa grön el – är lärdomen tydlig: solutbyggnad utan smart styrning blir en systemkostnad.

Om du jobbar med energi, fastigheter, industri eller elnät: börja där effekten är mest direkt. Prognoser, flexibilitet och nätplanering är tre områden där AI snabbt kan omsättas i stabilitet och pengar.

Frågan som avgör 2026–2028 är inte om vi kan installera mer sol. Den är mer obekväm – och mer intressant: vem bygger först ett elsystem som kan ta emot den?