Sänk elkostnaderna: 3 AI-drivna spår som funkar

El är dyrt just nu – och det är inte bara en magkänsla. När elnätsavgifter, investeringar i nätet och olika typer av påslag växer snabbare än både inflation och elanvändning blir resultatet tydligt: hushåll och företag betalar mer, även när de försöker spara.

Det som frustrerar mig mest är att debatten ofta fastnar i en enda fråga: ”Varför är elpriset högt?” Den bättre frågan är: Vilka beslut går faktiskt att ändra så att notan blir lägre – utan att tumma på leveranssäkerhet och klimatomställning?

I den här delen av vår serie AI inom energi och hållbarhet tittar vi på tre spår som snabbt kan påverka kostnaderna. De kommer från en amerikansk policydebatt, men är högst relevanta i Sverige också: (1) rimligare avkastning och incitament i reglerade monopol, (2) betala för resultat istället för byggvolym, (3) släpp fram lokal produktion och lagring. Skillnaden här är att vi sätter en strålkastare på hur AI och avancerad analys kan göra varje spår mer träffsäkert, mätbart och politiskt genomförbart.

1) Stoppa kostnadsdrivande avkastning – med bättre analys

Den snabbaste vägen till lägre elräkningar är ofta den minst glamorösa: hur elnätsbolag får tjäna pengar. I många system sätts intäktsramar och tillåten avkastning av regulatorer. När avkastningsnivåer och investeringsvolymer drar iväg kan det ge en kostnadsspiral som landar hos kunden.

En siffra som fastnar: en tidigare amerikansk elnätschef har uppskattat att ett genomsnittligt hushåll där kan överbetala motsvarande cirka 300 USD per år på grund av för hög tillåten vinst per investerad krona. Poängen är inte att jämföra valuta, utan mekanismen: om varje investerad krona automatiskt ger garanterad avkastning uppstår starka drivkrafter att investera mycket – inte alltid smart.

Så kan AI hjälpa regulatorer att hitta ”rimlig nivå” snabbare

Reglering handlar i praktiken om att väga tre saker: leveranssäkerhet, investeringsbehov och kostnad för kund. Här gör AI nytta som beslutsstöd, inte som ersättning för ansvar.

• Benchmarking med maskininlärning: Bygg jämförelsemodeller som sätter nätbolag i relation till liknande nät (geografi, väder, kundtäthet, ålder på anläggningar). Då blir det svårare att gömma ineffektivitet bakom ”unika förutsättningar”.
• Orsaksanalys av kostnadsdrivare: AI kan separera vad som beror på verkliga behov (åldrande nät, extremväder, kapacitetsbrist) från vad som beror på val av lösning och projektportfölj.
• Tidiga varningssignaler: Anomalidetektion på CAPEX- och OPEX-data kan flagga projekt som sticker ut i kostnad per nytta redan innan de är ”för stora för att stoppa”.

Snippet att citera: När incitamenten belönar spenderande behöver regulatorn verktyg som belönar bevis – AI gör kostnader jämförbara.

Praktiskt exempel (svensk kontext)

Tänk dig ett regionalt nät med återkommande kapacitetsbrist vissa timmar vintertid. Ett traditionellt svar är nätförstärkning. Ett AI-stött arbetssätt börjar med att modellera alternativ:

1. Vilka timmar uppstår flaskhalsen?
2. Vilka kundgrupper driver effekttoppen?
3. Vad kostar det att minska toppen med flexibilitet jämfört med att bygga bort den?

Det här leder oss direkt till spår två.

2) Betala för prestanda – inte för byggvolym

Om ett elnätsbolag tjänar mer på att bygga nytt än på att optimera det som redan finns blir utfallet ganska förutsägbart: mycket byggande. Nya stolpar, nya transformatorer, fler projekt. I sig behöver nätet moderniseras – men frågan är om varje krona ger maximal kundnytta.

I USA lyfts ofta investeringar i transmission och distribution fram som en stor förklaring till stigande elräkningar. Samtidigt finns exempel där effektivisering och lokal sol kunde skjuta upp en dyr nätåtgärd och spara stora belopp.

Vad ”prestanda” betyder i praktiken

Att betala för prestanda kräver att man definierar och mäter den. Här är tre KPI:er som faktiskt går att koppla till kundvärde:

• Avbrott (SAIDI/SAIFI) och återställningstid
• Kapacitetsutnyttjande och flaskhalsfrekvens
• Kostnad per levererad tillgänglighet (”hur mycket betalar vi för att nätet ska klara topplast?”)

Där AI gör störst skillnad: från KPI till styrning

AI kan koppla ihop driftdata, väder, lastmönster och kundbeteenden för att styra mot resultat.

• Prediktivt underhåll: Modeller som förutser fel i transformatorer, brytare och kabelsystem minskar akututryckningar och avbrott. Mindre ”brandkårsutryckning” betyder ofta lägre kostnad.
• Nätoptimering i realtid: AI-baserad optimering kan föreslå omkopplingar, spänningsstyrning och lastbalansering som ökar kapaciteten utan att bygga nytt.
• Flexibilitetsprognoser: När man kan prognostisera tillgänglig efterfrågeflex (t.ex. värmepumpar, elbilsladdning, industrilaster) kan man dimensionera investeringar mer konservativt – och ändå hålla kvalitet.

En bra tumregel: Om du inte kan mäta nyttan per investerad krona kommer du att överinvestera.

Policy- och upphandlingsgrepp som gör det genomförbart

För att prestandamodeller ska fungera behövs inte bara teknik, utan också styrning:

1. Krav på ”alternativanalys” före stora nätprojekt: AI-stödda scenarier ska visa att nätförstärkning är mest kostnadseffektivt jämfört med flexibilitet, effektivisering och lokal produktion.
2. Standardiserad datadelning: Gemensamma format för mätdata, avbrottsdata och projektkalkyler gör jämförelser möjliga.
3. Incitament kopplade till verifierade utfall: Bonus för minskad topp, färre avbrott eller uppskjuten investering – inte för ”budgetförbrukning”.

3) Släpp fram lokal solel och batterier – och samordna med AI

Lokal produktion och lagring (t.ex. taksol och batterier) minskar trycket på nätet när den används rätt. Men ”rätt” är nyckeln. Utan samordning kan små resurser bli ett administrativt problem. Med samordning kan de bli en kostnadssänkare.

I amerikanska analyser lyfts potentialen att minska framtida nätkostnader kraftigt om distribuerade resurser skalar upp och koordineras med smart styrning (som smarta termostater). Översatt till svenska förhållanden: när effekttoppar är dyrast kan lokala resurser som minskar topparna vara mer värda än de kilowattimmar de producerar.

Varför det ofta går trögt

Tre typer av hinder återkommer i många marknader:

• Långa och manuella anslutningsprocesser (köer, otydliga krav, sena besked)
• Regelverk som missgynnar tredjepartsägande och energigemenskaper
• Ersättningsmodeller som inte speglar systemnytta (t.ex. värdet av effekt vid rätt tid)

AI som ”dirigent” för tusentals små resurser

Det här är en av de tydligaste platserna där AI faktiskt är praktiskt användbart.

• Virtuella kraftverk (VPP): AI optimerar när batterier laddar/levererar, när elbilsladdning pausas, när värmepumpar flyttar last – baserat på pris, nätkapacitet och komfortgränser.
• Automatiserad nätanslutning: AI-stöd kan förhandsbedöma anslutningsärenden genom att matcha mot nätmodell, historiska flaskhalsar och tekniska krav. Resultat: snabbare beslut och färre rundor.
• Lokala flexibilitetsmarknader: Algoritmer kan matcha behov (”minska 2 MW i område X kl 17:00–19:00”) med resurser och bud, och samtidigt säkra robusthet.

Snippet att citera: Lokal energi blir billig först när den är koordinerad – annars är den bara utspridd.

Vad företag och kommuner kan göra redan i vinter

Du behöver inte vänta på stora reformer för att dra nytta av detta.

1. Kartlägg effekttoppar (inte bara kWh): Titta på tim- eller kvartsvärden och identifiera de 20 timmar som driver mest kostnad.
2. Inför AI-styrning för last: Börja med elbilsladdning och ventilation/värme där flexibilitet ofta finns.
3. Utred batteri med tydligt syfte: Backup, effektreduktion, stödtjänster – välj en primär intäkt/nytta och dimensionera därefter.

Vanliga följdfrågor (och raka svar)

Blir el billigare bara för att vi använder AI?

Nej. AI sänker kostnader när den kopplas till incitament och beslut: vilka investeringar som prioriteras, hur nätet drivs, och hur flexibilitet ersätts.

Leder lägre tillåten avkastning till sämre leveranssäkerhet?

Inte om regleringen är smart. Krav på leveranssäkerhet kan ligga fast, men man minskar överbetalning och styr mot kostnadseffektivitet. Historiskt har nät kunnat byggas och underhållas även vid lägre avkastningsnivåer.

Är lokal solel och batterier alltid bra för systemet?

De är bra när de minskar toppar, skjuter upp nätinvesteringar eller förbättrar robusthet. Om de bara producerar ”när som helst” utan hänsyn till nätets behov blir nyttan lägre.

Nästa steg: så gör du det här till ett lead-genererande projekt

Elkostnaderna går att påverka snabbare än många tror – men det kräver att någon orkar räkna på rätt saker. Mitt råd är att börja där data redan finns: mätvärden, avbrottsstatistik, projektkalkyler och kundernas lastprofiler. AI-driven energianalys gör det lättare att skilja nödvändiga investeringar från dyra vanor.

Om du jobbar i kommun, industri, fastighet eller energi: välj ett av spåren och gör en 6–8 veckors ”proof of value”. Sätt ett tydligt mål, till exempel 5–10 % lägre effekttopp eller uppskjuten nätåtgärd med verifierad kalkyl. När resultaten går att visa i siffror blir resten mycket enklare.

Frågan jag tycker att fler borde ställa inför 2026 är inte ”hur klarar vi nästa prischock?”, utan: vilka beslut kan vi automatisera och vilka incitament måste vi ändra för att el ska bli prisvärd – på riktigt?