Elbilar tar över – så hjälper AI elnätet att hänga med

Försäljningen av rena bensin- och dieselbilar toppade 2017 på 79,9 miljoner globalt. 2024 låg den på 54,8 miljoner – en nedgång på 31 %. Samtidigt såldes nästan 11 miljoner elbilar och 6,5 miljoner laddhybrider under 2024. För bara några år sedan (2017) var siffrorna 800 000 elbilar och 400 000 laddhybrider. Kurvorna har redan korsat mentalt: förbränningsmotorn är inte längre ”standardvalet”, utan en teknik på reträtt.

Det här är mer än en biltrend. Elbilar flyttar energifrågan från pumpen till elnätet. Och där blir det snabbt tydligt vad många missar: elektrifiering av transport kräver lika mycket planering som den kräver laddare. När miljoner förare börjar ladda hemma efter jobbet uppstår nya effekttoppar, nya flaskhalsar och nya krav på flexibilitet.

I vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” brukar jag återkomma till en enkel poäng: AI är som mest värdefull när den gör elsystemet förutsägbart och styrbart. Elbilsboomen är ett skolboksexempel. Den som kan prognostisera laddbehov, styra last och optimera nätinvesteringar kommer både sänka kostnader och öka takten i omställningen.

Vi har passerat ”peak fossilbil” – och det förändrar allt

Den viktigaste konsekvensen av fallande försäljning av fossilbilar är att el blir transportens primära energibärare. Det låter självklart, men i praktiken betyder det att energisystemets gamla antaganden om efterfrågan börjar bli fel.

Från linjär efterfrågan till beteendedriven belastning

Historiskt har mycket elförbrukning varit relativt stabil och förutsägbar: hushållens kvällstopp, industrins dygnsprofil, säsongsvariationer. Elbilsladdning lägger till en komponent som är starkt kopplad till beteende:

• Många laddar när de kommer hem (typiskt 17:00–21:00)
• Snabbladdning samlas vid resehelger och sportlov
• Effektbehovet varierar kraftigt mellan 3,7 kW (enfas) och 150–350 kW (snabbladdare)

Det här är inte ett argument mot elbilar. Det är ett argument för att styra laddning smart, i stället för att bygga bort varje topp med dyr nätutbyggnad.

Kina driver volymerna – men effekten känns överallt

En stor del av den globala elbilstillväxten sker i Kina. I de internationella prognoser som ofta citeras väntas omkring 60 % av nya bilar i Kina vara eldrivna under 2025, med en riktning mot ännu högre andelar fram till 2030.

Även om Sverige är en mindre marknad får vi samma systemutmaning: fler elbilar per kvarter och per parkeringsplats betyder att lokalnätet (inte stamnätet) blir först att känna trycket. Det är där AI-baserad planering ger snabbast avkastning.

Den dolda utmaningen: effekt, inte energi

Energimängden (kWh) är sällan problemet – det är effekten (kW) som knäcker marginalerna. Det här är den mest missförstådda delen av elektrifieringen.

Ett villaområde kan ofta ”ha” energin över dygnet för att ladda bilarna. Men om många bilar börjar ladda samtidigt kan transformatorn, servisledningar eller säkringsnivåer bli flaskhalsen.

Varför klassiska lösningar blir dyra

Att möta nya effekttoppar med traditionell metod innebär ofta:

• Uppgradering av transformatorer
• Nya kablar och schaktning
• Förstärkning av matande nät

Det är långsamt, kostsamt och störande. I vissa fall är det nödvändigt – men ofta kan man skjuta investeringar flera år genom flexibilitet.

AI gör flexibilitet skalbar

Flexibilitet i liten skala kan hanteras manuellt. Men när du har tusentals laddpunkter, varierande elpriser och begränsningar i lokalnätet behövs automatisering.

AI-baserade system kan:

1. Prognostisera laddbehov (utifrån historik, väder, veckodag, resmönster)
2. Optimera laddschema (minimera kostnad och toppar samtidigt)
3. Respektera nätbegränsningar (transformatorgränser, säkringsnivåer, effektabonnemang)

Resultatet blir ett elsystem som känns ”större” än det är – därför att det används mer intelligent.

En bra tumregel: Om du kan styra när laddningen sker kan du ofta halvera effekttoppen utan att någon upplever sämre tillgänglighet.

Tre AI-användningar som gör elbilsladdning enklare (och billigare)

AI i elbilsekosystemet handlar inte om futurism, utan om drift. Här är tre tillämpningar som redan nu är praktiskt relevanta för energibolag, fastighetsägare och laddoperatörer.

1) Efterfrågeprognoser på kvartersnivå

Elprognoser har länge gjorts på regionnivå. Elbilar kräver prognoser på mycket mer granular nivå: fastighet, gata, transformator.

En modern AI-modell kan kombinera:

• Historisk förbrukning per nätstation
• Antal registrerade laddpunkter och deras kapacitet
• Temperatursamband (kalla dagar påverkar både hushållsel och räckvidd)
• Kalenderhändelser (helger, lov, stora evenemang)

Det gör planeringen konkret: nätägaren kan peka ut exakt var nästa kapacitetsproblem uppstår – och när.

2) Smart laddning som optimerar både pris och nät

De flesta förstår värdet av att ladda när elen är billig. Färre tänker på att ”billig el” inte alltid sammanfaller med ”bra för nätet”. AI kan väga flera mål samtidigt:

• Lägsta kostnad över nattens timmar
• Minsta möjliga maxeffekt i fastigheten
• Hög andel förnybar el (t.ex. när vindproduktionen är hög)
• Rättvis fördelning mellan användare (ingen ska bli utan laddning)

För fastigheter och företag är detta ofta skillnaden mellan att kunna erbjuda laddning inom befintlig anslutning eller behöva dyr uppgradering.

3) Optimering av publik laddinfrastruktur

Snabbladdare är kapitalintensiva, och fel placering eller fel dimensionering blir dyrt.

AI kan förbättra beslut genom att analysera:

• Trafikflöden och pendlingsmönster
• Köbildning och nyttjandegrad per laddplats
• Säsongsvariationer (t.ex. fjälltrafik vinter, kust sommar)
• Närliggande nätkapacitet och kostnad för anslutning

Den praktiska vinsten är dubbel: bättre kundupplevelse (mindre kö) och bättre ekonomi (högre utnyttjandegrad där det behövs).

Elbilar som resurs: från belastning till batteriflex

Nästa steg är att se elbilar som en del av energisystemet, inte som en extern belastning. När fordonsflottan växer blir den samlade batterikapaciteten enorm.

V1G och V2G – två nivåer av nytta

• V1G (styrd laddning): bilen laddar vid optimala tider, men skickar inte tillbaka el.
• V2G (vehicle-to-grid): bilen kan även leverera tillbaka el till nät eller fastighet.

I Sverige är V1G ofta ”lågt hängande frukt” eftersom det kräver mindre av både reglering och hårdvara. V2G kan ge större systemnytta, men kräver tydliga incitament, standarder och affärsmodeller.

AI behövs för att det ska fungera i verkligheten

När tusentals bilar ska bidra med flexibilitet samtidigt uppstår nya frågor:

• Hur säkerställer man att bilägaren har önskad laddnivå 07:00?
• Hur undviker man att alla bilar reagerar lika på ett prissignal och skapar en ny topp?
• Hur mäter och ersätter man flexibilitet på ett sätt som upplevs rättvist?

Det här är klassiska optimeringsproblem där AI (och särskilt prediktiva modeller + matematiska optimerare) gör skillnad. Inte för att vara ”smart”, utan för att vara tillförlitlig.

Så kommer ni igång: en praktisk checklista för 2026

Den som väntar på perfekta förutsättningar kommer hamna efter. Elbilsandelarna stiger, och laddning är redan en konkurrensfaktor för arbetsplatser, handelsplatser och bostadsrättsföreningar.

Här är ett upplägg jag brukar rekommendera när man vill kombinera elektrifiering med AI på ett kontrollerat sätt:

1. Kartlägg nuläget

   • Var finns kapacitetsgränser (fastighet, nätstation, abonnemang)?
   • Hur ser dygnsprofilen ut idag?

2. Säkra datan tidigt

   • Mätare per laddpunkt och gärna per grupp/undercentral
   • Tidsupplösning som fångar toppar (inte bara månadsdata)

3. Starta med styrd laddning (V1G)

   • Sätt policy: maxeffekt, prioriteringar, rättvisa mellan användare
   • Följ upp: toppar, kostnad per kWh, kundnöjdhet

4. Bygg en prognosmotor

   • En enkel modell räcker i början, men den måste vara driftad
   • Utvärdera träffsäkerhet varje vecka, inte varje kvartal

5. Planera investeringar med scenarioanalys

   • ”Om 50 % av parkeringen har laddning 2027, var går gränsen?”
   • Låt AI hjälpa er prioritera rätt nätåtgärder först

Om ni redan har laddning på plats: bra. Nästa steg är att göra den billigare att driva och snällare mot nätet.

Fossilbilens nedgång är tydlig – elbilens nästa hinder är systemet

Försäljningskurvorna visar att vi har passerat toppen för rena fossilbilar globalt, samtidigt som elbilar vuxit från under en miljon om året (2017) till nästan 11 miljoner (2024). Det är en snabb omställning, och den fortsätter.

Men här är min ståndpunkt: elbilens största flaskhals de kommande åren är inte batteriet – det är systemdesignen runt laddningen. Om vi bygger laddning som om elnätet vore oändligt blir det dyrt, långsamt och konfliktfyllt. Om vi bygger laddning med AI-stödd prognos, styrning och optimering blir det hanterbart.

Vill du att elektrifieringen ska gå fortare i din organisation? Börja där den ger mest effekt: mät rätt, prognostisera lokalt och styr laddningen som en energiresurs.

Vilken del av laddkedjan är mest ”blind” hos er idag – efterfrågan, nätbegränsningar eller beteendet hos användarna?