Solenergi är enkelt i teorin: sol in → el ut. Det som gör det komplext i praktiken är variationen (väder), ekonomin (timpris och nätavgifter) och driften (små fel som ger stora tapp över tid).
AI är inte “magiska solceller”. AI är ett mjukvarulager som gör solenergi mer förutsägbar, mer driftsäker och ofta mer lönsam – när den kopplas till rätt data och får styra rätt saker.
I den här artikeln går vi igenom hur AI faktiskt används i solenergi (utan hype), vad som är mest relevant i Sverige 2026, och hur ni kan bygga guider/verktyg som hjälper konsumenter på riktigt.
Varför AI passar solenergi så bra
AI ger mest nytta när tre saker finns samtidigt:
- Osäkerhet (moln, säsong, beteende)
- Data (produktion, väder, last, larm)
- Många beslut (batteri, EV-laddning, värme, export/import)
Solenergi har allt detta. Därför landar de viktigaste AI-användningarna i tre “jobb”:
- Prognos – förutse produktion (och ibland förbrukning)
- Detektion – hitta fel/avvikelser tidigt
- Optimering – styra batteri/EV/värmepump för att nå ett mål
- Prognoser: AI gör solenergi mer förutsägbar
Det mest mogna AI-området inom sol är prognoser av PV-produktion. Moderna modeller kombinerar ofta:
- historisk produktion (helst i 1–15 min upplösning)
- väderdata (molnighet, temperatur, vind m.m.)
- säsongsmönster
- anläggningens “signatur” (hur just din anläggning reagerar i olika förhållanden)
En bra “karta” över deep learning-metoder för solprognoser finns i denna systematiska litteraturöversikt:
Evaluating the impact of deep learning approaches on solar photovoltaic power forecasting (ScienceDirect)
Varför prognoser spelar roll i vardagen
- Villa/BRF: bättre timing för varmvatten, laddning och batteri (och färre “onödiga” battericykler).
- Solparker: stabilare driftplanering och bättre underlag för flexibilitet/lagring.
En enkel tumregel: ju mer du har som går att styra (batteri, EV, värme) desto mer värde ger bättre prognoser.
- Drift & underhåll: AI hittar fel tidigare
Många solcellsproblem är smygande: du märker dem inte förrän du tappat produktion länge. AI används därför för:
- Anomalidetektion: “det här ser inte normalt ut givet vädret”
- Prediktivt underhåll: sannolikhet att fel är på väg (särskilt i större anläggningar)
- Felsortering: skilja vädervariation från riktiga fel
En stor, modern review om AI-baserad PV-feldetektion (väldigt bra som översikt) finns här:
Artificial intelligence in photovoltaic fault diagnosis (ScienceDirect)
AI + termografi: hitta hotspots och defekter snabbare
Termografi (IR) är ett praktiskt sätt att upptäcka hotspots och defekter. Kombinerat med deep learning kan klassificeringen automatiseras. Översikt:
A comprehensive review of infrared thermography and deep learning for PV monitoring (ScienceDirect)
AI + drönare: skala inspektion i solparker
UAV/drönare med RGB + termografi är effektivt för stora anläggningar. Praktiskt inriktad översikt:
Towards a Holistic Approach for UAV-Based Large-Scale Photovoltaic Inspection (MDPI)
- Optimering hemma: timpris + effekttariffer gör AI-styrning mer relevant
I Sverige är energistyrning extra intressant av två skäl:
- Timpris: elpriset varierar kraftigt över dygnet.
- Effekttariffer: du betalar inte bara för energi (kWh) utan också för tillfällen då elanvändningen är som högst (effekttoppar).
Viktigt datum: Energimarknadsinspektionen skriver att senast 1 januari 2027 ska alla elnätsföretag ha infört en prismodell som inkluderar en effektavgift:
Ei: Effektavgifter
En bra, lättläst genomgång av hur effekttariffer fungerar och vad du kan göra:
Energimarknadsbyrån: Effekttariffer
Och för vanliga frågor/missförstånd:
Ei: Frågor och svar om effektavgifter
Vad AI kan optimera i hemmet
- Batteri: ladda när det är billigt/låg effekt, använd när priset är högt eller när du annars skulle skapa en effekttopp.
- Elbil: flytta laddning till “dalar” och undvik att bil + spis + värmepump maxar samtidigt.
- Värmepump/varmvatten: flytta drift lite i tid utan att komforten märks.
Skillnaden mot “enkla scheman” är att AI kan omplanera löpande när verkligheten ändras (väder, pris, beteende i hemmet).
- När mer sol kopplas in: AI som beslutsstöd för elnätet
När andelen sol växer blir elsystemet mer beroende av prognoser och flexibilitet. AI används därför också som beslutsstöd i drift och planering på systemnivå.
NREL har en bra översikt:
NREL: Generative AI for power grid operations (översikt)
…och den tillhörande rapporten:
NREL PDF: Generative AI for Power Grid Operations
- Tre krav för att AI ska ge riktig nytta (och inte bara bli en “app”)
A) Bra data
Minimalt:
- produktion över tid (gärna hög upplösning)
- inverterdata/larm
- väderdata
För optimering hemma: - import/export och gärna lastdata
B) Styrbarhet
Om systemet bara “visar” är det inte optimering. Du behöver kunna styra batteri, EV-laddning eller värme.
C) Rätt mål
I Sverige blir målet ofta: minimera total kostnad (elpris + nätavgift + effektavgift), inte bara “maxa egenanvändning”.
Så kan SolenergiGuiden hjälpa: 6 konkreta saker att bygga
1) Effektavgifts-kalkylator (2026–2027-ready)
Ett verktyg som översätter effekttariffer till praktiska råd: vilka vanor skapar toppar, och vilka åtgärder kapar dem.
2) “Batteri eller inte?” – beslutstöd utan säljsnack
En modell som visar när batteri sannolikt gör skillnad (och när det inte gör det), med antaganden tydligt redovisade.
3) Felsökningsguide: symptom → sannolik orsak → nästa steg
“Min produktion har fallit 20%” → “det här är de vanligaste orsakerna” → “så här felsöker du stegvis”.
4) Offertgranskare
Klistra in offerttext → flagga otydliga garantier, saknade villkor och konstiga dimensioneringar.
5) Inspektionsskola (BRF/solpark)
En praktisk serie om dokumentation, inspektion och drift. Som ryggrad kan ni hänvisa till standarder för dokumentation/kommissionering/inspektion, t.ex.:
IEC 62446-1:2016
6) Prognos-widget på sajten
“Din ort: ungefärlig produktion i morgon” + “bästa timmarna att använda el”. Verktyg = återkommande trafik.
Checklista: så väljer du ett “smart” solsystem utan att bli lurad
- Vilka data får jag ut? (produktion, larm, import/export, last)
- Kan systemet styra något på riktigt? (batteri/EV/värmepump)
- Är optimeringen byggd för min tariff (inkl. effektavgift), eller bara timpris?
- Kan jag se varför systemet gör som det gör (förklarbarhet)?
- Vad händer om internet/app ligger nere?
- Finns historik/rapporter som visar faktisk nytta (inte bara löften)?
Slutsats
AI + solenergi handlar om tre saker: prognos, detektion och optimering. I Sverige blir optimeringen extra intressant när effekttariffer blir standard senast 1 januari 2027 enligt Ei.
För SolenergiGuiden är den stora möjligheten att bygga praktiska verktyg (kalkylatorer, offertgranskning, felsökningsflöden) som gör att folk kommer tillbaka – inte bara läser en artikel och försvinner.
Om ni vill ha hjälp att bygga sådana verktyg och automatiseringar kan ni kika här:
AI byrån Alice labs i
Inga kommentarer än