Ungerns solboom visar hur AI kan stabilisera elnätet

Ungern fick nästan en fjärdedel av sin el från solkraft under 2024. Det är inte en detalj i marginalen – det är en nivå som förändrar hur ett elsystem måste planeras, drivas och prissättas. Än mer: mellan januari och oktober 2025 låg solens andel på omkring en tredjedel av den producerade elen. För ett land med cirka 10 miljoner invånare är det en remarkabel förflyttning på kort tid.

Det här är exakt den typen av verkligt test som vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” handlar om. För när solens andel går från ”komplement” till ”bärande pelare” räcker det inte att bara bygga mer kapacitet. Man måste också kunna förutsäga produktionen, styra flexibilitet och hålla elnätet stabilt – timme för timme.

Jag tycker att Ungerns resa är nyttig av en annan anledning också: den punkterar myten om att solkraft kräver stekande öken eller tropisk sol. Det som avgör är minst lika ofta politik, tillståndsprocesser, nätplanering och smart drift. Och där är AI ett av de mest praktiska verktygen vi har.

Varför Ungern leder i solandel (och varför det inte är ”tur”)

Ungerns förstaplats handlar inte om att landet producerar mest sol-el i absoluta tal – det gör andra stormakter. Det handlar om andel av elmixen. Att få solkraft att stå för runt 25–33 % av elproduktionen på så kort tid kräver två saker: snabb utbyggnad och ett system som faktiskt kan ta emot produktionen.

Från 7 % till runt 25–33 % på fem år

För bara fem år sedan låg solkraftens andel i Ungern kring 7 %. Att sedan växa till nära 25 % under 2024 och vidare mot cirka 33 % under stora delar av 2025 pekar på en expansion som drivits av mer än bara fallande panelpriser. En central förklaring är att landet haft robusta stöd och styrmedel som gynnat både storskaliga parker och villatak.

Det är lätt att underskatta betydelsen av just både och. Stora solparker ger volym snabbt. Men distribuerad sol (på byggnader) kan avlasta lokala nät och skapa politiskt stöd, för folk ser nyttan i sin egen ekonomi.

Solandel är svårare än solvolym

Att ha mycket installerad sol är en sak. Att ha hög andel i elproduktionen är en annan – och svårare. Hög andel betyder att solens variation påverkar:

• Frekvenshållning (stabilitet i systemet)
• Flaskhalsar i regionala nät
• Balansansvar och behov av reserver
• Priser (fler timmar med mycket låga eller mycket höga priser)

När sol blir stor påverkas alltså hela maskineriet. Där kommer AI in som ett sätt att få mer nytta av befintlig infrastruktur innan man bygger allt nytt.

Solens baksida: variabilitet och ”mitt på dagen-problemet”

När solkraft växer snabbt uppstår ett återkommande mönster i många länder: överskott mitt på dagen och brist på kvällar. Det är inte ett argument mot solkraft – det är ett argument för bättre styrning.

Vad händer i ett elsystem när solen dominerar?

Det som ofta sker är:

1. Mitt på dagen: solproduktionen är hög, efterfrågan kan vara måttlig → priser pressas ned, ibland mot noll.
2. Sen eftermiddag/kväll: sol faller snabbt, samtidigt som hushållens elanvändning stiger → behov av snabb reglerkraft.
3. Molnpassager: lokala fall i produktion kan skapa obalanser om man inte ser dem komma.

I praktiken blir ”solboom” ett test av systemets förmåga att:

• förutse variationer
• flytta efterfrågan (flexibilitet)
• lagra energi (batterier, värmelager)
• optimera nätets kapacitet

AI:s roll: från gissningar till prognoser du kan drifta på

AI ger störst effekt när den kopplas till driftbeslut. Tre områden sticker ut:

• Korttidsprognoser (5 min–48 h): Maskininlärning kan kombinera vädermodeller, satellitdata och historisk produktion för att förutse solens ramp-up/ramp-down med högre precision.
• Anomali- och felupptäckt: Upptäck smutsiga paneler, trasiga växelriktare eller avvikande strängar innan tappet syns i fakturan.
• Optimal styrning: AI kan räkna på tusentals alternativ för när batterier ska ladda/ur-ladda, när värmepumpar ska gå hårdare och hur man minskar nätträngsel.

En sak jag ofta återkommer till i projekt: det är inte ”AI” i sig som skapar värde, utan att man har rätt datagrund och processer för att agera på prognosen.

Vad andra länder (och svenska energibolag) kan lära av Ungern

Ungern är intressant som exempel eftersom det visar att en relativt liten ekonomi kan nå hög solandel snabbt – men också för att det belyser vilka val som gör skillnad.

1) Policy som driver både storskaligt och småskaligt

När stöden bara gynnar en typ av solutbyggnad får man obalanser: antingen för mycket central produktion som kräver stora nätinvesteringar, eller för mycket småskaligt som kan skapa lokala spänningsproblem.

En mer robust modell är att designa incitament som:

• stimulerar sol där nätet har kapacitet
• kombinerar sol med lagring i utsatta områden
• belönar flexibilitet (t.ex. styrbar efterfrågan)

2) Nätet är flaskhalsen – inte panelerna

I slutet av 2025 pratar hela Europa om elnät, tillstånd och anslutningsköer. Det är säsongsmässigt extra tydligt nu i december, när vinterns toppar syns i belastningskurvorna och energiplanerna för 2026 spikas.

AI kan inte ersätta nätinvesteringar, men den kan:

• minska överdimensionering genom bättre prognoser
• höja utnyttjandegraden genom dynamiska gränser (”dynamic line rating” i relevanta nät)
• prioritera åtgärder genom att identifiera var trängsel ger mest kostnad

3) Flexibilitet slår panikåtgärder

Många organisationer bygger sol först och försöker lösa resten sen. Det blir dyrt.

Ett bättre angreppssätt är att planera solutbyggnad ihop med en portfölj av flexibilitet:

• batterier (på nät- och kundsidan)
• smart laddning av elfordon
• industriflex (schemaläggning, laststyrning)
• termiska lager (fjärrvärme/värmepumpar)

AI fungerar här som ”hjärnan” som samordnar resurserna så att de faktiskt levererar när nätet behöver dem.

Så använder du AI för att hantera hög solandel: en praktisk checklista

Hög solandel kräver inte magi. Det kräver disciplin. Om du jobbar på energibolag, kommun, industri eller fastighetsbolag är det här en rimlig ordning att börja i.

Steg 1: Säkra datan (innan ni bygger modeller)

Du behöver:

• historisk produktion (minst 1–2 år om möjligt)
• väderdata (helst både observationer och prognoser)
• mätvärden från nät och förbrukning (upplösning: 5–15 minuter är ofta bra)
• metadata: anläggningstyp, lutning/azimut, växelriktare, kapacitet

Tumregel: om datakvaliteten är ojämn kommer AI-modellen mest lära sig dina mätfel.

Steg 2: Bygg prognoser som går att fatta beslut på

Sikta på två horisonter:

• intradag (0–24 h): drift, balans, batteristyrning
• dag-före (24–48 h): handelsbeslut, resursplanering

Och mät rätt saker: inte bara genomsnittligt fel, utan hur bra modellen är på snabba rampor och molniga dagar.

Steg 3: Koppla prognoser till styrning och ekonomi

Det är här ledarna skiljer sig från resten.

• Batterier: laddning vid låga priser/hög sol, urladdning vid topp
• Fastigheter: flytta värme/kyla och varmvatten inom komfortgränser
• EV-flottor: smart laddning som undviker lokala effekttoppar

AI kan optimera mot ett mål, men målet måste vara tydligt: lägsta kostnad, minskade utsläpp, lägre effekttariffer eller förbättrad nätstabilitet.

Steg 4: Skala med styrning, inte fler pilotprojekt

Det vanligaste jag ser är ”pilot-trötthet”: fem pilots, noll skala.

Skala kräver:

• tydlig ägare (vem ansvarar i drift?)
• MLOps/ModelOps (uppdatering, övervakning, fallback-läge)
• säkerhet och efterlevnad (särskilt i kritisk infrastruktur)

Vanliga följdfrågor (som alltid dyker upp)

Är Ungern ”bäst” på solkraft?

De leder i andel sol i elmixen i den ranking som baseras på helårsdata 2024 och länder med mer än 5 TWh solproduktion. Det säger mer om integration och tempo än om total volym.

Behövs AI om man redan har bra väderprognoser?

Ja. Väderprognoser är en ingrediens. AI kombinerar väder med lokala mönster, anläggningsdata och historik för att skapa prognoser som är mer relevanta för drift och ekonomi.

Är batterier ett måste?

För riktigt hög solandel blir någon form av flexibilitet ett måste. Batterier är ofta snabbast att rulla ut, men inte alltid billigast per nyttig kWh. I Norden kan också värmelager och styrning i fastigheter ge stor effekt.

Solboomen fortsätter – och AI avgör vem som lyckas

Ungerns solboom visar att det går att nå mycket hög solandel snabbare än många tror. Men den visar också något annat: när sol blir stor blir elnätet och driften minst lika viktiga som själva panelerna.

För mig är den mest praktiska lärdomen enkel: nästa fas i energiomställningen vinns av dem som kan förutse, styra och samordna. AI är inte en ”nice to have” i det läget – det är ett sätt att hålla nere kostnader, minska utsläpp och undvika att nätet blir en bromskloss.

Om du vill skapa fler affärscase inom AI inom energi och hållbarhet, börja med en fråga som tål att räknas på: Var i ert system är en bättre prognos eller smartare styrning värd mest pengar – nästa vecka, inte 2030?