Gemensam solenergi: så hjälper AI att få fart

Det finns en märklig paradox i energisystemet: vi pratar mer än någonsin om lokal förnybar el – men i många regioner är det fortfarande bara elbolagen som får bygga de solparker som hushåll och småföretag faktiskt vill ansluta sig till. I Wisconsin i USA har det blivit så tydligt att politiken nu försöker rubba greppet genom ett nytt lagförslag som öppnar för tredjepartsägd community solar.

Varför ska svenska läsare bry sig om en delstat i Mellanvästern? För att samma konfliktlinjer dyker upp här också, fast i annan kostym: vem får producera, vem får tjäna, vem får bestämma – och vem får tillgång? Och när el blir mer lokal, mer varierande och mer abonnemangsdriven blir AI inte ett “nice to have”, utan ett verktyg som avgör om modellen blir billig, rättvis och stabil.

Den här texten använder Wisconsin som ett konkret exempel på hur policy kan öppna dörren för lokal sol – och vad som krävs för att det ska fungera i praktiken. Spoiler: det handlar mindre om paneler och mer om prissignaler, nätkostnader och smart styrning.

Varför community solar ofta fastnar – och varför det spelar roll

Community solar (gemensam solenergi) löser ett vardagsproblem: alla kan inte sätta solceller på taket. Hyresrätter, BRF:er med komplicerade beslut, skuggiga tak, kulturmärkta byggnader, företag i lokaler de inte äger – listan är lång. Modellen gör det möjligt att teckna en andel eller prenumeration på el från en solanläggning i närområdet och få krediter på elräkningen.

I Wisconsin är flaskhalsen juridisk: endast elbolagen får utveckla den här typen av anläggningar. Resultatet blir ofta förutsägbart:

• utbudet blir litet (även när efterfrågan är hög)
• innovationstakten sjunker
• lokala markägare (t.ex. lantbrukare) tappar en intäktsmöjlighet
• energidemokrati blir ett ord, inte en praktik

Det som gör detta extra relevant i december 2025 är att elnäten pressas av två trender samtidigt: elektrifiering (värmepumpar, elbilar, industriprocesser) och snabb utbyggnad av variabel produktion. Ju mer decentraliserat systemet blir, desto mer behöver vi modeller som kan planera och optimera i realtid.

Wisconsin-fallet: ett lagförslag som försöker avväpna motståndet

Kärnan i Wisconsin-initiativet är ett lagförslag (Senate Bill 559) som tillåter begränsad utveckling av community solar av andra aktörer än elbolag. Det intressanta är inte bara att man vill öppna marknaden – utan hur man försöker göra det utan att trigga total låsning.

“Litet pilotprojekt” i stor skala: tydliga tak och spärrar

Lagförslaget innehåller flera bromsar som ska minska elbolagens oro:

• Tidsbegränsning: tredjepartsutbyggnad tillåts bara under nästa decennium.
• Tak för total volym: ett statligt tak på 1,75 GW community solar.
• Tak per elbolagsområde: fördelas proportionellt efter antal kunder.
• Storleksgräns per anläggning: normalt max 5 MW, men upp till 20 MW på tak, brownfields och industriytor.
• Begränsning per kund: ingen får köpa mer än 40 % av en anläggnings produktion.
• Breddkrav: 60 % av abonnemangen ska vara 40 kW eller mindre.
• Minimiavgift: abonnenter betalar minst 20 USD/månad till elbolaget för nättjänst.
• “Off-ramp”: efter 4 år ska myndigheten utvärdera och rapportera, och lagstiftaren kan justera.

Det här är policy skriven som kompromiss: öppna dörren – men bara på glänt.

Den stora stridsfrågan: “kostnadsövervältring”

Elbolagen i Wisconsin driver ett klassiskt argument: om vissa kunder sänker sin elräkning via community solar, betalar de mindre till nätet – och då måste “icke-abonnenter” betala mer. De beskriver det som en subvention från många till få.

Förespråkarna svarar att argumentet ofta räknar snävt och missar systemnytta: lokal produktion kan minska inköp av dyr effekt, minska nätförluster och ibland skjuta upp investeringar.

Min ståndpunkt: båda kan ha rätt samtidigt, beroende på tariffdesign och nätets lokala flaskhalsar. Community solar blir antingen en välfungerande del av systemet – eller en konfliktgenerator – beroende på om man sätter regler för:

• hur nätavgifter speglar faktiska kostnader
• hur värdet av lokal produktion prissätts (energi vs effekt vs tidsvärde)
• hur flexibilitet och laststyrning premieras

Och här kommer AI in som en praktisk nyckel, inte som pynt.

Där AI gör skillnad: från politisk idé till stabilt elsystem

AI kan göra community solar billigare och mer rättvis genom att minska osäkerhet. Ju mer vi kan förutsäga och styra, desto mindre behöver man “bygga in” säkerhetsmarginaler i pris och nät.

Prognoser som minskar både kostnad och bråk

Den första vinsten är enkel: bättre prognoser för produktion och förbrukning.

• Solproduktion: väderdriven och volatil, särskilt vintertid.
• Last: påverkas av temperatur, beteende, elbilsladdning och priser.

Med maskininlärning kan man bygga modeller som:

1. prognostiserar timvis produktion per anläggning
2. prognostiserar efterfrågan per abonnentgrupp
3. beräknar sannolikheten för lokala toppar i nätstationer

När du kan säga “den här transformatorn riskerar 95:e percentil-toppar mellan 17:00–19:00 vid -10°C”, blir diskussionen om nätkostnad konkret och lösningsbar.

Nätoptimering: community solar utan att skapa nya flaskhalsar

Den andra vinsten är grid edge-optimering: AI som hjälper nätägare och utvecklare att placera och dimensionera anläggningar där de ger mest nytta.

Praktiskt innebär det att man kan:

• välja anslutningspunkt som minimerar förstärkningsbehov
• simulera “backfeed” (när lokal produktion matar bakåt i nätet)
• optimera kombinationen sol + batteri + styrning

Wisconsin-artikeln lyfter att en 5 MW-anläggning ofta kan ansluta nära befintlig infrastruktur. Men “ofta” räcker inte för drift. AI-baserad planering gör det till mätbara scenarier innan spaden sätts i marken.

Rättvis tariffdesign: AI som beslutsstöd, inte domare

Den tredje vinsten är känsligare men viktig: tariffer och krediter.

Om community solar-kunder får en kredit som inte speglar systemkostnad, får du konflikt. Om krediten är för låg, dör marknaden.

AI kan hjälpa tillsynsmyndigheter och energibolag att testa tariffmodeller mot verkliga data:

• Vad händer med nätkostnader om 10 %, 25 % eller 40 % av kunderna går in?
• Vilken andel låginkomsthushåll gynnas eller missgynnas?
• Hur förändras investeringstakten i nätstationer och ledningar?

Det avgörande är transparens: använd AI för simulering och prognos, men gör antaganden och beslut spårbara.

Community solar och lantbruk: mindre konflikt, mer dubbel nytta

Ett konkret spår i Wisconsin är kopplingen till lantbruk och markanvändning. Stora solparker på jordbruksmark skapar ofta lokalt motstånd. Mindre community-anläggningar (t.ex. 5 MW) kan uppfattas som mindre “intrång”, särskilt om de kombineras med agrivoltaics – odling, pollinatörsytor eller bete.

Agrivoltaics i praktiken (och hur AI kan stödja)

Agrivoltaics blir bättre när man kan styra efter data:

• optimera panelhöjd och radavstånd för att balansera ljus och produktion
• analysera markfukt och mikroklimat under paneler
• planera betesrotation så att drift och djurhållning inte krockar

Det här är klassisk “AI inom energi och hållbarhet”: tvärdisciplin där energidata möter biologiska och ekonomiska variabler.

Vanliga följdfrågor (och raka svar)

Blir community solar billigare för kunder?

Ofta ja, men inte automatiskt. Det beror på abonnemangsmodell, kreditnivå och hur nätavgifter är utformade. När prognoser och drift optimeras kan kostnaden pressas.

Skapar community solar problem för elnätet?

Inte om man planerar rätt. Små anläggningar nära last kan vara en fördel, men lokala nät kan bli känsliga för höga inmatningar mitt på dagen. Batterier och styrning minskar risken.

Varför motsätter sig elbolag tredjepartsägande?

De förlorar kontroll över planering och intäkter, och de oroar sig för att tariffmodellen ska göra att vissa kunder betalar “för lite” för nätet. Det är ett designproblem, inte ett argument mot sol.

Varför är just AI relevant här?

För att decentraliserad energi kräver snabbare beslut, bättre prognoser och mer granularitet. Utan det blir regler grova, konflikterna fler och investeringarna dyrare.

Nästa steg för företag och kommuner som vill ligga före

Om du jobbar med energi, fastigheter, kommunal planering eller hållbarhetsstrategi är Wisconsin-lärdomen tydlig: när regelverk öppnar för lokal sol kommer nästa flaskhals snabbt – data, drift och ekonomi.

Här är tre saker som brukar fungera när jag hjälper organisationer att komma igång:

1. Bygg ett datalager för energi tidigt: mätvärden, väder, tariff, nätbegränsningar, kundsegment.
2. Kör simuleringar innan investering: scenarier för last, produktion, nät, pris och flexibilitet.
3. Designa för rättvisa från start: definiera målgrupper (hyresgäster, småföretag, föreningar) och säkerställ att modellen inte bara passar kapitalstarka aktörer.

Den enkla sanningen: community solar är inte främst ett solprojekt. Det är ett systemprojekt.

Vad Wisconsin egentligen visar – och varför det passar 2026

Wisconsin-förslaget är ett exempel på hur man försöker demokratisera solenergi utan att slå sönder nätlogiken. Begränsningar, utvärdering efter fyra år och tydliga tak är ett sätt att göra förändringen politiskt möjlig.

För oss som följer serien ”AI inom energi och hållbarhet” är slutsatsen mer praktisk: när lokala energimodeller växer behöver vi AI för prognos, optimering och beslutsstöd – annars fastnar vi i samma gamla gräl om kostnader, rättvisa och kontroll.

Om fler regioner öppnar för community solar under 2026 blir den intressanta frågan inte om solcellerna fungerar, utan om vi bygger marknaden så att fler kan vara med utan att nätet blir dyrare för resten. Är din organisation redo att räkna på det – på riktigt?