Storskalig BESS vid kolkraft: därför är AI nyckeln

3 160 MWh. Det är kapaciteten som nu planeras för batterilagret vid Eraring i New South Wales – en utbyggnad som gör anläggningen till Australiens största godkända BESS mätt i energiinnehåll. Det är lätt att fastna i siffrorna. Men den verkliga lärdomen är något annat: när batterier blir riktigt stora börjar mjukvaran – och särskilt AI – bära lika mycket av värdet som själva hårdvaran.

Jag tycker att många bolag fortfarande pratar om batterilager som “en stor powerbank”. Det är fel bild. På elnätets nivå är en BESS snarare en snabb, styrbar resurs som kan stabilisera frekvens, hantera flaskhalsar och göra mer nytta av sol och vind. Och för att få ut den nyttan i praktiken krävs bra prognoser, optimering och realtidsstyrning – precis det som AI är bra på.

Eraring är dessutom en symboliskt laddad plats: Australiens största kolkraftverk på en och samma site (2 880 MW) som nu får ett batterilager i gigawattimmarsklassen bredvid sig. Det säger mycket om vart energisystemen är på väg under 2026–2027.

Varför Eraring-batteriet spelar roll (även för Sverige)

Eraring-fallet visar tydligt vad som händer när ett stort, trögrörligt kraftslag (kol) fasas ut och ersätts av mer väderberoende produktion. Systemet behöver nya verktyg för stabilitet och kapacitet. Batterier fyller en del av gapet – men bara om de styrs smart.

Projektet växer etappvis och knyts till samma leverantör för flera delar:

• Etapp 1: 460 MW / 920 MWh (2 timmar), byggstart 2023
• Etapp 2: 240 MW / 1 030 MWh, godkänd 2024 och under byggnation
• Etapp 3: +700 MWh, som i praktiken förlänger varaktigheten till 4 timmar
• Etapp 4: nu annonserad, vilket tar total energikapacitet till 3 160 MWh

Wärtsilä levererar både BESS (Quantum) och styrsystem (GEMS EMS). Det är ett mönster vi ser globalt: investerare vill minska risken, nätägare vill ha kontrollerbarhet och marknadsaktörer vill ha optimering. Då blir integrationen mellan batteri, växelriktare och energihantering central.

För svensk publik är parallellen ganska rak:

• Mer vindkraft och mer sol ger större behov av balansering.
• Nätbegränsningar skapar värde för lokal flexibilitet.
• Industrins elektrifiering (och datacenter) höjer kraven på effekt och kvalitet.

Skillnaden är att Sverige ofta pratar om “nätutbyggnad först”. Eraring visar att det också finns ett “styrning och flexibilitet nu”-spår.

Från “batteri” till systemresurs: vad en stor BESS faktiskt gör

En storskalig BESS är inte en enda tjänst – den är en portfölj av tjänster. Poängen är att samma batteri kan tjäna pengar och skapa stabilitet på flera sätt, men inte samtidigt och inte hur som helst. Därför behövs optimering.

Frekvens och stabilitet på millisekunder

I moderna elnät är frekvensen ett kvitto på balans. När stora generatorer försvinner minskar trögheten i systemet, och frekvensen kan röra sig snabbare.

Här blir grid-forming-funktionalitet extra relevant. I Eraring-bygget framgår att delar av projektet utrustas med avancerade växelriktare för nätstabilitet. Grid-forming innebär i praktiken att batteriet kan ”sätta tonen” i en del av nätet och bidra till stabil spänning och frekvens, inte bara följa efter.

Effekt vid toppar och vid bortfall

Ett kolkraftverk på väg mot stängning skapar en kapacitetsfråga: vad händer när efterfrågan är hög och vinden står still? En BESS med flera timmars varaktighet kan täcka kortare topplaster, köpa tid åt andra resurser och minska risken för pris- och stabilitetschocker.

Mer nytta av sol och vind (utan att bygga allt på nytt)

När det finns mycket sol mitt på dagen kan priser falla och produktion behöva begränsas. Batterier kan flytta energi i tid.

Men den verkliga vinsten kommer ofta när batteriet också kan:

• dämpa snabba rampningar (t.ex. när moln drar in)
• hantera lokala nätproblem
• erbjuda stödtjänster medan det samtidigt laddar eller står redo

Det här är inget man “ställer in en gång”. Det är en kontinuerlig optimeringsfråga.

Där AI gör skillnad: prognoser, optimering och realtidsstyrning

Det som gör Eraring extra intressant i vår serie AI inom energi och hållbarhet är att det visar varför AI inte är ett sidoprojekt. När du bygger batterilager i GWh-klassen blir AI en del av affären.

AI-prognoser: bättre beslut före drift

För att styra en BESS behöver du prognoser för minst tre saker:

1. Last (förbrukning) – timme för timme, ibland minut för minut
2. Förnybar produktion – särskilt vind och sol
3. Priser och nätbegränsningar – var uppstår värde och risk?

Klassiska metoder räcker en bit. Men AI-modeller (t.ex. gradient boosting, sekvensmodeller och hybrider som kombinerar fysik + ML) kan ofta fånga:

• icke-linjära samband (t.ex. temperatur + veckodag + helgdagar)
• lokala vädermönster
• “regimskiften” (t.ex. när industrilast ändrar beteende)

I praktiken betyder det: bättre ladd-/urladdningsplaner och färre tillfällen där batteriet står “fel” när systemet behöver det.

Optimering: när batteriet ska göra många saker samtidigt

De flesta förlorar pengar på batterier för att de försöker optimera en sak i taget. Lönsam och stabil drift kräver samoptimering:

• energiarbitrage (köp billigt, sälj dyrt)
• stödtjänster (frekvens, spänningsstöd)
• nätstöd (lokala begränsningar)
• livslängd (cykling sliter; temperatur och SOC-fönster spelar roll)

AI används ofta tillsammans med optimering (t.ex. mixed-integer, stochastic optimization eller reinforcement learning-liknande upplägg) för att väga intäkter mot risk, tekniska begränsningar och degradering.

En mening jag återkommer till med kunder är: ”Batteriet tjänar inte pengar på att vara stort, utan på att vara rätt styrt.”

Realtidsstyrning: från plan till verklighet

Även en perfekt dagsplan spricker när verkligheten ändras: ett fel på en transformator, ett plötsligt väderomslag eller en ny nätbegränsning.

Det är därför EMS-plattformar (som den som nämns för Eraring) är så centrala. AI kan här bidra med:

• avvikelsedetektion (upptäck fel tidigt)
• prediktivt underhåll (minska oplanerade stopp)
• adaptiv styrning (justera strategin vid nya förutsättningar)

När projekt når den här storleken blir varje procent bättre tillgänglighet och varje timme mindre driftstopp väldigt mycket pengar.

Lärdomar för energibolag och industrin: så planerar du smart BESS

Eraring visar att teknikvalet är lika mycket organisationsfråga som ingenjörsfråga. Här är ett angreppssätt som brukar fungera.

1) Börja med användningsfall – inte MW/MWh

MW och MWh är konsekvensen av behovet, inte tvärtom. Definiera först:

• Vilka stödtjänster ska ni leverera?
• Är målet toppeffekt, energiflytt eller nätstöd?
• Vilken varaktighet krävs: 1 h, 2 h, 4 h, 8 h?

Eraring rör sig mot längre varaktighet (4 timmar). Det är en signal om att systemet behöver mer än “snabb respons”.

2) Planera för grid-forming där det ger effekt

Grid-forming är inte magi, men det är ett kraftfullt verktyg när nätet behöver stabilitet lokalt. Det kräver också mer testning, bra inställningar och tydliga krav mot leverantör.

3) Ta AI- och datalager på allvar från dag 1

Om du vill använda AI för prognoser och optimering behöver du:

• tillgång till historiska data (SCADA/EMS/marknad)
• bra datakvalitet (synkad tid, enhetlighet)
• tydliga KPI:er (t.ex. intäkt per cykel, tillgänglighet, SOC-policy)

Många försöker “lägga på AI” efteråt. Det blir dyrt och långsamt.

4) Optimera även för livslängd

Batteridegradering är ofta den dolda kostnaden. En smart strategi kan ibland välja lite lägre kortsiktig intäkt för att minska slitage och vinna mer över 10–15 år.

5) Bygg en driftmodell som klarar 24/7-beslut

När batteriet är en portföljmaskin krävs en driftmodell som kan:

• fatta beslut i realtid
• hantera incidenter
• uppdatera strategier när marknaden ändras

Här ser jag en tydlig trend inför 2026: fler går från “projekt” till “produkt”, där BESS-drift blir en återkommande operativ förmåga.

Vanliga frågor (som alltid dyker upp)

Räcker 4 timmar – eller behövs långvarig energilagring?

4 timmar löser mycket: toppar, kortare underskott och intradagsförflyttning. Men för säsongsvariationer och längre vindstilla perioder behövs ofta andra resurser också (t.ex. vattenkraft, efterfrågeflex, vätgas eller andra LDES-tekniker). Poängen är att BESS är förstalinjens flexibilitet, inte hela lösningen.

Är det säkert att lägga ett jättelager vid en tidigare kolkraftsite?

Ja, det kan vara en bra plats: nätanslutning finns redan, ytor och infrastruktur finns, och regionen är ofta van vid energiverksamhet. Men riskhantering kräver genomtänkt brandskydd, driftprocedurer och leverantörskrav.

Varför blir EMS och mjukvara så viktiga?

För att intäkter och systemnytta avgörs av styrningen: när laddar du, när urladdar du, hur prioriterar du stödtjänster, och hur reagerar du när läget ändras? Utan bra EMS och AI-stöd blir batteriet ofta underutnyttjat.

Nästa steg: gör BESS till en AI-fråga, inte bara en inköpsfråga

Eraring-projektet visar att storskaliga batterilager nu byggs som ryggrad i energisystemet, inte som ett komplement. Jag tror att 2026 blir året då fler europeiska aktörer på allvar accepterar samma sak: utan prognoser och optimering tappar du både lönsamhet och stabilitet.

Om du jobbar med energibolag, industriell elektrifiering eller nätfrågor är en bra start att ställa två raka frågor internt:

• Vilka beslut vill vi kunna automatisera i vår BESS-drift inom 12 månader?
• Vilka data och AI-kompetenser saknas för att göra det säkert och spårbart?

Batterierna blir större. Näten blir mer komplexa. Frågan är inte om AI behövs, utan hur snabbt organisationer bygger upp förmågan att använda den på riktigt.