Onderzoek toont: ERS is op Rotterdam–Venlo bruikbaar voor circa 5% van het vrachtverkeer. Hoe maak je dit met AI, slimme planning en netcapaciteit toch interessant?
Electric Road Systems: kansen, grenzen en de rol van AI
Vrachtverkeer op de A15 dat direct uit de bovenleiding laadt en nauwelijks meer hoeft te stoppen om te laden: het klinkt als sciencefiction, maar in studies voor Nederland wordt het inmiddels heel concreet gemaakt. Op de corridor Rotterdam–Venlo blijkt een Electric Road System (ERS) volgens recent onderzoek echter maar voor zo’n 5% van het vrachtverkeer echt passend te zijn.
Dat is een stuk minder dan veel mensen verwachten. En toch kan ERS een zinnige bouwsteen worden in de duurzame logistiek – mits je het niet los ziet van het elektriciteitsnet én van slimme, AI-gestuurde planning. Dit artikel past in onze serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” en zoomt in op wat het ElaadNL/TU Delft-onderzoek betekent voor vervoerders, verladers en netbeheerders.
We kijken naar de potentie, de impact op het stroomnet en vooral naar hoe AI en data nodig zijn om ERS überhaupt rendabel en realiseerbaar te maken.
Wat is de echte potentie van ERS op Rotterdam–Venlo?
De kern: op de corridor Rotterdam-Maasvlakte – Venlo is ERS volgens het afstudeeronderzoek van Bruno Nolte (TU Delft, bij ElaadNL) realistisch inzetbaar voor ongeveer 5% van alle vrachtritten.
Dat percentage lijkt laag, maar er zit een logische gedachte achter:
- Niet alle laad- en losadressen liggen dicht bij de snelwegcorridor.
- Veel ritten hebben complexe dagroutes met meerdere stops, vaak ver buiten de ERS-zone.
- Alleen ritten waarvan een substantieel deel wél over de corridor loopt, profiteren echt van bovenleiding-laden.
Waarom toch interessant?
-
Minder batterijcapaciteit per truck
Als een deel van de energie tijdens het rijden via ERS wordt geladen, kan de batterij kleiner worden:- lagere aanschafkosten
- minder gewicht (dus meer laadvermogen)
- mogelijk langere levensduur door andere laadprofielen
-
Andere verdeling van de laadlocaties
Laadmomenten verschuiven deels van bedrijventerreinen en distributiecentra naar het hoofdwegennet. Dat verandert waar de netbelasting optreedt. -
Specifieke use cases
Voor vaste pendelritten (bijvoorbeeld Maasvlakte – logistieke hubs rond Venlo) kan een ERS-corridor wél een robuuste businesscase hebben, zeker als grote verladers en vervoerders samenwerken.
De realiteit is dus dubbel: ERS is geen universele oplossing voor al het vrachtverkeer, maar kan voor bepaalde stromen een scherpe, efficiënte oplossing zijn.
Hoe belast ERS het Nederlandse stroomnet?
De grote bottleneck voor ERS is niet alleen techniek of kosten, maar vooral het elektriciteitsnet. Het onderzoek laat een helder patroon zien.
Waar ontstaat de grootste stroomvraag?
Op de corridor Rotterdam–Venlo is de vermogensvraag het hoogst:
- tussen de Botlek en Ridderkerk
- met segmenten waar de vraag ruim boven de 3 MW uitkomt
- verder oostwaarts loopt de vermogensvraag terug
Dat is precies de regio waar het net nu al zwaar belast is door industrie, havens, datacenters en groeiende laadinfrastructuur voor personenauto’s.
Wanneer is de piek in de vraag?
De tijdsverdeling is minstens zo belangrijk als de locatie:
- een kleine piek tussen 04:00 en 06:00 uur
- de grootste piek tussen 08:00 en 11:30 uur
En daar wringt het. In datzelfde ochtendvenster draait het net al op hoge toeren door:
- opstartende industrie
- kantoor- en utiliteitsgebouwen
- groeiende vraag van stedelijke mobiliteit
Bij conventioneel laden kun je met ‘netbewust laden’ (smart charging) veel naar de nacht verschuiven. Maar bij ERS kan dat niet: de truck laadt als hij rijdt, en vrachtverkeer rijdt vooral overdag. Je verplaatst de vraag dus van de avond/nacht bij depots naar de ochtend en dag op de snelweg – precies waar weinig ruimte over is op het net.
ERS maakt het elektriciteitsnet niet per se zwaarder belast in totaal, maar verschuift de belasting naar drukke regio’s en drukke uren.
Voor netbeheerders betekent dit: zonder slimme sturing en goede afstemming kan ERS lokaal een extra piek veroorzaken, bovenop bestaande knelpunten.
AI als sleutel: van ERS-visie naar maakbare praktijk
Hier komt AI in transport en logistiek het verhaal binnen. Want of ERS echt kansrijk is, hangt niet alleen van kabels en masten af, maar van data en intelligentie.
1. AI-gedreven routeplanning: wie gebruikt ERS wanneer?
Niet elke rit die kan laden aan ERS, moet dat ook doen. Een AI-gestuurd planningssysteem kan per rit bepalen:
- Is het slimmer om aan de depollaadpaal te laden, of onderweg via ERS?
- Hoe vol is de batterij bij vertrek, wat is de route, wat zijn wachttijden en venstertijden?
- Hoe druk is de ERS-corridor qua verkeer én qua netbelasting?
Voor een logistiek planner is dit handmatig niet te overzien. Een AI-systeem kan:
- per truck real-time beslissingen nemen
- rekening houden met tijdslots, CO₂-doelen, energietarieven, netcongestie en rijtijden
- simuleren hoe een wijziging in planning doorwerkt op het hele wagenpark
Zo vermijd je dat alle elektrische trucks tegelijk in de ochtendspits onder de bovenleiding gaan hangen, en verdeel je de belasting slimmer over de beschikbare infrastructuur.
2. Vraagvoorspelling voor het stroomnet
Voor netbeheerders is voorspelbaarheid goud waard. AI-modellen kunnen op basis van historische data en actuele informatie voorspellen:
- hoeveel elektrische trucks op een bepaald tijdstip een ERS-segment gebruiken
- welke vermogensvraag dat oplevert per 15 minuten
- wat het effect is van seizoenen, vakantieperiodes en economische schommelingen
Netbeheerders kunnen die inzichten gebruiken om:
- netverzwaringen gericht te plannen (bijvoorbeeld extra transformatoren bij Botlek–Ridderkerk)
- tijdelijke maatregelen te nemen (maximaal vermogen per segment, dynamische limieten)
- de afstemming met industrie en havens te verbeteren
De combinatie van AI-vraagvoorspelling en ERS maakt dat schaarse netcapaciteit effectiever wordt benut.
3. Wagenparkbeheer: hybride laadstrategieën
Voor vervoerders is het belangrijkste dat de truck op tijd bij de klant is tegen acceptabele kosten. De energiemix daarachter mag complex zijn, zolang het systeem die complexiteit maar uit handen neemt.
AI-ondersteund wagenparkbeheer kan per voertuig een hybride laadstrategie hanteren:
- ’s nachts zo veel mogelijk goedkoop en netvriendelijk laden op het depot
- ERS gebruiken voor specifieke corridor-ritten of als ‘range extender’ bij zware dagen
- publieke snelladers inzetten als back-up of bij onverwachte ritwijzigingen
Het systeem optimaliseert op:
- totale energiekosten per kilometer
- CO₂-uitstoot
- benutting van de batterij (lifecycle)
- beschikbaarheid van trucks binnen de planning
ERS wordt in die aanpak niet gezien als de oplossing, maar als één van de tools in de gereedschapskist, aangestuurd door AI.
Praktische implicaties voor vervoerders en netbeheerders
De vraag is niet alleen: werkt ERS technisch? De vraag is ook: moet ik hier als organisatie nu al iets mee?
Voor logistieke bedrijven
Voor de meeste vervoerders is ERS vandaag nog toekomstmuziek. Toch loont het om nu al drie dingen te doen:
-
Start met datagedreven planning
Verzamel en structureer nu al ritdata, brandstof- en laadgegevens, stops, wachttijden en klantlocaties. Zonder goede data kun je straks niet serieus rekenen aan ERS-scenario’s. -
Simuleer elektrische scenario’s met AI-tools
Kijk niet alleen naar depotladen, maar reken ook met mogelijke corridor-laden, snelladers en andere varianten. Zo zie je welke ritten in jouw netwerk überhaupt ERS-geschikt zijn. -
Werk samen in corridors
ERS heeft vooral zin op routes met grote volumes en vaste stromen. Denk aan structurele pendels tussen Maasvlakte en Venlo, of andere veelgebruikte assen. Samenwerking tussen meerdere vervoerders en verladers is cruciaal om kritische massa te creëren.
Voor netbeheerders en overheden
Aan de infrastructuurkant zijn er andere acties nodig:
-
Focus op strategische segmenten
Het onderzoek wijst duidelijk naar segmenten als Botlek–Ridderkerk. Dáár moet je scenario’s voor vermogensvraag en netverzwaring uitwerken. -
Integreer ERS in regionale energie- en mobiliteitsplannen
ERS mag geen losstaand experiment worden, maar moet meedraaien in regionale energiestrategieën en mobiliteitsvisies. -
Gebruik AI-gedreven scenario-analyse
Test verschillende uptake-scenario’s (bijvoorbeeld 2%, 5%, 10% ERS-dekking van vrachtverkeer) en kijk wat dat doet met piekbelasting en investeringsbehoefte.
Realistische toekomst: ERS als niche, AI als randvoorwaarde
ERS staat nog in de kinderschoenen. Truckfabrikanten hebben nog geen specifieke ERS-modellen in hun standaardportfolio, de infrastructuur is duur en er is nog geen plan voor een internationaal dekkend netwerk. Proefprojecten in het buitenland laten zien dat het technisch kan, maar de uitrol is onzeker.
Voor de Nederlandse logistiek zie ik drie realistische lijnen tegelijk ontstaan:
- Depotladen blijft de ruggengraat voor veel elektrisch vervoer, aangevuld met snelladen op logistieke hotspots.
- ERS wordt een specialistische oplossing op een beperkt aantal corridors met hoge volumes en sterke businesscases.
- AI verbindt alles: het maakt het mogelijk om die mix van laadopties, netcapaciteit en logistieke eisen soepel op elkaar af te stemmen.
Wie nu al inzet op datagedreven planning, AI-routeoptimalisatie en slim wagenparkbeheer, staat straks vooraan als ERS of andere innovatieve laadconcepten echt schaal krijgen. De vraag is dus minder: komt ERS er wel of niet? De vraag is vooral:
Ben je als organisatie klaar om je logistieke en energiekeuzes door data en AI te laten sturen?
Voor bedrijven die daar vandaag werk van maken, wordt de duurzame transitie in transport niet alleen een verplichting, maar vooral een concurrentievoordeel.