Elbilarnas uppgång: kan elnätet hänga med med AI?

2017 såldes 79,9 miljoner nya bilar med enbart förbränningsmotor globalt. 2024 hade siffran fallit till 54,8 miljoner – en nedgång på 31 %. Samtidigt såldes nästan 11 miljoner rena elbilar (EV) och 6,5 miljoner laddhybrider under 2024. Det här är inte en långsam kulturförändring. Det är en snabb marknadsförskjutning som redan påverkar hur energisystem planeras och styrs.

För oss som jobbar med energi och hållbarhet i Sverige är det extra intressant. Elbilen är inte bara ett nytt fordon – den är en rullande last, en möjlig flexibilitetsresurs och, med rätt teknik, ett batteri på hjul. När antalet elbilar ökar blir frågan mindre “om” elektrifieringen fortsätter och mer “hur” vi ser till att elnätet klarar den utan att kostnader, effekttoppar och kapacitetsbrist skenar.

Här kommer min tydliga ståndpunkt: utan AI och smart styrning riskerar vi att bygga in onödiga flaskhalsar i elnätet. Med AI kan vi däremot få elbilsboomen att spela ihop med mer sol och vind, lägre systemkostnad och stabilare drift.

Vi har passerat “peak bensinbil” – och det märks i siffrorna

Kärnan är enkel: förbränningsbilen har haft sin topp i nybilsförsäljning. Nedgången från 2017 till 2024 är stor i absoluta tal – över 25 miljoner färre bilar per år.

Samtidigt har elbilar gått från en nisch till volym. 2017 såldes globalt cirka 0,8 miljoner elbilar och 0,4 miljoner laddhybrider. Jämför det med 2024 års nivåer: elbilarna har vuxit mer än tiofalt. Den typen av kurva brukar inte plana ut för att vi “tröttnar”, utan för att det kommer nya begränsningar: produktion, laddinfrastruktur, elnätskapacitet och politik.

Kina driver takten – och sätter prispressen

Den globala trenden förklaras till stor del av Kina. I världens största bilmarknad är eldrift redan mainstream i nyförsäljningen, och prognoser pekar mot att elbilar blir en dominerande standard i nästa steg.

För svensk industri och energisektor betyder det två saker:

• Prispress och snabb modellutveckling kommer fortsätta. Det gör att elbilar sprids även när subventioner minskar.
• Effektfrågan flyttar fram positionerna: fler elbilar skapar högre simultan belastning om laddning sker okontrollerat.

Elbilar gör elnätet smartare – men bara om laddningen styrs

Den direkta effekten av fler elbilar är ökad elanvändning, men den större utmaningen är effekt: när elen används. Om många laddar samtidigt (t.ex. efter jobbet en kall vardagskväll) kan lokala nät få det tufft även om den årliga energimängden är hanterbar.

Svar först: Elbilar belastar elnätet mest när laddning sker samtidigt och utan styrning. Lösningen är att göra laddning till en flexibel last som kan flyttas i tid.

Tre svenska “vardagsscenarier” där det skaver

1. BRF med garage: 40 platser, 20 börjar ladda kl 17:30. Huvudsäkringen räcker inte, eller så blir effekttariffen dyr.
2. Företagspark med snabbladdare: fler besökare laddar kort och snabbt, vilket ger höga effekttoppar som kräver kostsam nätanslutning.
3. Villakvarter: flera hushåll laddar hemma samtidigt som värmepumpar går hårt. Transformatorn i området blir begränsningen.

Det här är precis den typ av problem som passar AI: många variabler, återkommande mönster, och en tydlig optimeringsyta mellan kostnad, komfort och nätbegränsningar.

Där AI faktiskt gör jobbet: prognoser, styrning och flexibilitet

Svar först: AI gör elbilsladdning billigare och elnätet stabilare genom att förutse behov, styra laddning efter nätläge och samordna tusentals laddpunkter.

Det låter abstrakt, så låt oss bryta ner det i tre konkreta tillämpningar som jag ser ger mest effekt i praktiken.

AI för lastprognoser: från “gissning” till planeringsdata

Nätbolag, fastighetsägare och laddoperatörer behöver veta hur lasten kommer se ut:

• nästa timme (drift)
• nästa vecka (planering)
• nästa vinter (investering)

AI-modeller kan kombinera historisk förbrukning, kalenderdata, temperatur, prissignaler och laddbeteenden för att skapa korttidsprognoser som är tillräckligt bra för att automatisera styrning. För svenska förhållanden är temperatur och veckomönster ofta avgörande – och det är där maskininlärning brukar prestera bättre än statiska schabloner.

AI-styrd smart laddning: flytta last utan att irritera förare

Smart laddning handlar inte om att “stänga av” – utan om att uppfylla ett mål (fulladdat kl 07:00) med minsta möjliga kostnad och belastning.

Ett bra AI-upplägg optimerar mot flera saker samtidigt:

• Nätbegränsningar (t.ex. max effekt i en fastighet)
• Elpris (spotpris och effekttariffer)
• Förnybar produktion (mer laddning när det blåser eller när solel finns lokalt)
• Användarbehov (avresetid, minsta batterinivå)

I en BRF kan detta betyda att laddningen “smetas ut” över natten, med högre effekt tidigt när få laddar och lägre effekt när fler pluggar in. Resultat: samma bekvämlighet, men lägre toppar och ofta lägre kostnad.

AI + aggregatorer: elbilsflottor som flexibilitetsresurs

När tusentals bilar eller laddpunkter samordnas uppstår en ny resurs: flexibilitet. Det kan handla om att tillfälligt minska laddning (lastreduktion) eller styra upp laddning när elnätet har gott om kapacitet.

För företag med fordonsflottor (servicebilar, leveranser, kommunal drift) är detta särskilt relevant. AI kan planera laddning utifrån rutter och batteristatus, och samtidigt bidra till att sänka effekttoppar på depån.

En bra tumregel: om du kan beskriva laddningen som “många enheter, små beslut, ofta”, då är AI nästan alltid ett rimligt verktyg.

Mer sol och vind kräver mer styrbar efterfrågan – elbilen är perfekt

Svar först: Elbilar hjälper integrationen av förnybar el eftersom laddning kan flyttas till timmar med hög produktion, vilket minskar behovet av dyr reservkapacitet.

Sverige bygger ut förnybart, och Europa gör det i ännu högre takt. Det innebär att produktionen blir mer varierande över dygnet och veckan. Traditionellt har vi anpassat produktionen efter efterfrågan. Nu behöver vi, i större utsträckning, anpassa efterfrågan efter produktionen.

Elbilsladdning är en av de få stora laster som ofta är flexibel:

• Bilen står still större delen av tiden.
• Laddning kan ske när som helst under ett tidsfönster.
• Målet är energi i batteriet, inte exakt tidpunkt för varje kilowattimme.

AI gör detta skalbart. Utan AI blir det manuella regler, statiska scheman och svag träffsäkerhet. Med AI kan laddning reagera på pris, nätläge och lokal produktion i realtid.

“Kan elnätet hänga med?” Ja – om vi gör rätt saker i rätt ordning

Det finns en seg idé om att elbilar automatiskt kräver enorma nätinvesteringar överallt. Verkligheten är mer nyanserad: vissa platser kräver förstärkning, men väldigt ofta kan man vinna mycket med styrning, lastbalansering och bättre planering.

Min rekommenderade ordning:

1. Mätning och insyn: du kan inte styra det du inte ser.
2. Lastbalansering per site: särskilt i fastigheter och depåer.
3. AI-prognoser och optimering: för att få ut maximal nytta utan friktion.
4. Riktade nätåtgärder: där styrning inte räcker.

Praktisk checklista: så kommer ni igång med AI för laddning och nät

Svar först: Börja smått med datakvalitet och ett avgränsat pilotcase, och skala först när ni kan visa lägre effekttoppar och nöjda användare.

Oavsett om du jobbar på energibolag, i en kommun, på ett fastighetsbolag eller i industrin är stegen förvånansvärt lika.

1. Definiera målet i en mening
   • Exempel: “Sänk maximal effekt i garaget med 30 % utan fler klagomål.”
2. Samla rätt datakällor
   • Laddsessioner, effekt per fas (om möjligt), huvudsäkring/abonnemang, prisdata, temperatur.
3. Välj styrpunkt
   • Per laddare, per grupp, eller på fastighetsnivå.
4. Sätt ramar för användaren
   • Miniminivå i batteriet, avresetid, prioritering vid behov.
5. Pilot i 6–10 veckor
   • Tillräckligt för att få vardag/helg och olika temperaturer.
6. Utvärdera på tre KPI:er
   • Maxeffekt (kW), kostnad (kr), användarnöjdhet (enkät/ärenden).

Om ni vill bygga leads internt eller externt: det här är också ett bra sätt att skapa ett tydligt business case. Effekttariffer och kapacitetsavgifter gör att besparingar kan bli konkreta snabbt.

Vanliga frågor jag får (och raka svar)

Behöver vi AI om vi redan har “smart laddning”?

Ja, ofta. Regelbaserad smart laddning fungerar i enkla miljöer, men AI blir värdefullt när du har varierande beteenden, många laddpunkter och flera mål (pris, nät, komfort).

Är inte detta bara en mjukvarufråga?

Nej. Det är ett samspel mellan elinstallation, avtal/effekttariff, datainsamling och styrning. AI är först starkt när grunderna är på plats.

Kommer bensinbilarna försvinna snabbt?

I nybilsförsäljning går det fort, men fordonsflottan tar tid att byta ut. Det är därför det är smart att bygga laddning och nätstyrning robust redan nu.

Nästa steg i serien “AI inom energi och hållbarhet”

Elbilarnas uppgång visar något större: elektrifieringen flyttar komplexitet från motorn till energisystemet. När transport blir eldriven behöver elnätet bli mer förutseende, mer flexibelt och mer automatiserat.

Om du tar med dig en sak så är det den här: elbilsladdning är inte bara en ny last – det är en styrbar last som kan hjälpa hela energisystemet. AI är verktyget som gör styrningen praktisk i stor skala.

Vill du använda elbilar som en tillgång snarare än en belastning? Börja med ett avgränsat pilotcase där ni mäter effekt, styr laddning och kan visa resultat på en månad eller två. När ni väl ser siffrorna blir fortsättningen sällan en svår intern diskussion.

Vilken del av din verksamhet skulle vinna mest på AI-styrd laddning: fastigheter, fordonsflotta eller publik laddning?