Laadgedrag van batterij-elektrische trucks: zo maak je je laadplein echt slim

De meeste transportbedrijven onderschatten hoeveel winst er in laadgedrag zit. Niet in nóg een snellere laadpaal, maar in het slim organiseren van aankomsttijden, connectietijden en energievraag. Zeker nu batterij-elektrische trucks (BET’s) in 2025 echt beginnen door te breken in het Nederlandse wegtransport, wordt dit een strategische factor.

ElaadNL analyseerde het laadgedrag van elektrische trucks op verschillende laadpleinen. Daar komen drie patronen duidelijk uit naar voren:

• een scherpe piek in aankomst rond 16:00 uur;
• middagsessies die duidelijk langer duren;
• ochtend- en avondsessies met de hoogste energievraag.

In deze blog vertaal ik die patronen naar praktische keuzes voor vervoerders, logistieke planners en fleetmanagers. En ik laat zien hoe AI in transport & logistiek je helpt om van ruwe laaddata een concurrerend voordeel te maken.

1. Wat het laadgedrag van e-trucks ons écht vertelt

De kern: het huidige laadgedrag van elektrische trucks is nog sterk gebaseerd op diesel-denken. Trucks komen na de dienst terug, worden ingeplugd en “volgooien maar”. De data van ElaadNL laat zien wat daar in de praktijk uit voortkomt.

Piek rond 16:00 uur: iedereen tegelijk aan de paal

Uit de analyse van ElaadNL blijkt een duidelijke piek in aankomsttijden rond 16:00 uur. Dat is precies het moment waarop veel dagroutes eindigen en chauffeurs het erf oprijden.

Dat heeft drie directe gevolgen:

1. Netbelasting piekt tegelijk – alle trucks vragen vermogen in hetzelfde tijdsvenster.
2. Risico op vermogensbeperkingen – je hebt óf een (te) zware aansluitwaarde nodig, óf je moet laadsnelheid beperken.
3. Operationele stress – als er vertraging is op de weg kruipt alles nóg meer op elkaar.

Voor een middelgroot transportbedrijf met bijvoorbeeld 20 elektrische trucks betekent dit dat het verschil tussen “iedereen om 16:00 uur aan de paal” en gespreid laden snel kan oplopen tot tientallen duizenden euro’s per jaar aan netkosten.

Middag: langere connectietijden

De tweede bevinding: sessies die in de middag starten duren gemiddeld langer. Dat is logisch – veel trucks blijven daarna de hele nacht ingeplugd.

Lange connectietijden zijn op zichzelf een voordeel, want ze geven meer ruimte om smart charging toe te passen:

• je kunt laden verschuiven naar uren met lagere netbelasting;
• je kunt meer gebruikmaken van eigen zonnepanelen (bijvoorbeeld restproductie in de late middag of juist nachtelijk dalvermogen);
• je kunt prioriteiten instellen: eerst de trucks die ’s nachts een vroege rit hebben.

Maar zolang je laadstrategie niet slim wordt aangestuurd, zijn lange connectietijden vooral onbenutte flexibiliteit.

Ochtend en avond: de hoogste energievraag

De derde interessante observatie van ElaadNL: laadsessies in de ochtend en avond hebben gemiddeld de hoogste energievraag (kWh).

Een paar aannemelijke verklaringen:

• Ochtendsessies: trucks die ’s nachts hebben gereden of een vroege rit achter de rug hebben en daarna “bijtanken”.
• Avondsessies: voertuigen die een hele dag intensief hebben gedraaid en bijna leeg terugkomen.

Voor je laadstrategie betekent dit dat vooral deze vensters kritisch zijn voor:

• capaciteitsplanning van je laadplein;
• tariefoptimalisatie (hoog-/laagtarief);
• AI-gestuurde voorspelling van energievraag.

Dit laadgedrag is dus geen detail; het bepaalt of je kosten onder controle blijven en of je vloot de planning van morgen haalt.

2. Waarom laadpleinen zonder data & AI vastlopen

Wie in 2025 een laadplein voor elektrische trucks bouwt zonder datagedreven aanpak, loopt vroeg of laat vast. Niet omdat de techniek het niet kan, maar omdat de planning achterblijft.

Drie typische problemen op e-truck laadpleinen

1. Overdimensionering van de netaansluiting
   “Zekerheid boven alles” leidt tot een veel te ruime capaciteit, met hoge vaste kosten. Terwijl slim plannen dezelfde zekerheid kan bieden met een kleinere aansluiting.

2. Ad-hoc laden zonder prioriteiten
   De eerste truck die binnenkomt, krijgt direct maximaal vermogen. Of dat voertuig morgen om 4:00 uur weg moet of pas om 10:00 uur, maakt in zo’n setup niets uit. Dat is organisatorische verspilling.

3. Geen koppeling tussen ritplanning en laadplanning
   TMS (Transport Management System), fleetmanagement en laadinfrastructuur draaien vaak in aparte werelden. Gevolg: planners vertrouwen op Excel, chauffeurs op routine, en het laadplein draait “reactief”.

De rode draad: je hebt data én algoritmes nodig om tot een robuuste laadstrategie te komen.

3. Hoe AI laadgedrag van trucks omzet in een voordeel

AI in transport & logistiek wordt vaak gelinkt aan routeoptimalisatie. Begrijpelijk, maar de échte winst bij elektrische trucks zit net zo goed in laadoptimalisatie.

AI voor voorspelbare energievraag op je laadplein

Met historische laaddata – zoals ElaadNL die analyseert – kun je modellen trainen die energievraag per tijdvak voorspellen. Denk aan:

• verwachte kWh-vraag per uur, per laadplein;
• kansverdeling op aankomsttijden per type route (dagdistributie, nachttransport, bouwlogistiek);
• impact van seizoenspatronen (bijvoorbeeld pieken in e-commerce in december).

Zo’n AI-model geeft antwoorden op vragen als:

• Hoeveel vermogen heb ik op maandag t/m vrijdag tussen 15:00 en 21:00 uur écht nodig?
• Welke trucks zijn “kritisch” (strakke vertrektijd, hoge energievraag) en welke zijn flexibel?
• Waar zit ruimte om te schuiven zonder dat ritten in gevaar komen?

Smart charging: van statische naar dynamische regels

Met alleen een laadpaal backoffice kom je er niet. Wat je nodig hebt is dynamische aansturing:

• het systeem kent de geplande vertrektijd per voertuig;
• het systeem kent de gewenste SOC (state of charge) bij vertrek;
• het systeem kent actuele stroomprijs, netcapaciteit en eventueel PV-productie;
• AI stuurt continu bij: wie laadt nu vol, wie mag pauzeren, wie mag langzaam bijladen.

Een concreet voorbeeld:

Twee trucks komen om 16:05 uur terug op het terrein. Truck A vertrekt morgen om 5:00 uur met een zware, lange rit. Truck B vertrekt pas om 10:00 uur voor lichte stadsdistributie.
Een AI-gestuurd laadsysteem geeft automatisch prioriteit aan Truck A, verlaagt tijdelijk het vermogen voor Truck B en schuift diens laadvenster op naar nachtelijke daluren.

Het resultaat:

• lagere piekbelasting;
• hogere leveringszekerheid;
• minder gedoe voor planners.

Koppeling met routeplanning en wagenparkbeheer

In de bredere serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” zien we steeds hetzelfde patroon: AI voegt vooral waarde toe als systemen met elkaar praten.

Voor elektrische trucks betekent dat:

• TMS ↔ laadsysteem: geplande ritten en ETA’s bepalen laadprioriteit;
• Wagenparkbeheer ↔ laadsysteem: onderhoud, bandenspanning en accuconditie worden meegenomen in laadschema’s;
• HR/planning ↔ laadsysteem: werktijden van chauffeurs en beschikbaarheid van voertuigen worden geïntegreerd.

De bedrijven die dit in 2026 op orde hebben, gaan fors voorlopen. Niet alleen op kosten, maar ook op betrouwbaarheid richting verladers.

4. Praktische stappen voor een slimmer laadplein in 2026

De realiteit: je hoeft niet morgen een volledig AI-ecosysteem te hebben. Maar je kunt wél nu al keuzes maken die je daarheen brengen.

Stap 1: Begin met meten (en bewaak datakwaliteit)

Zonder data geen AI. Minimaal wil je per laadsessie registreren:

• aankomsttijd en vertrektijd;
• kWh geladen;
• gemiddelde en maximale laadsnelheid;
• voertuig-ID en type rit (indien mogelijk);
• SOC bij start en einde (als dat kan worden uitgelezen).

Zorg dat deze data centraal beschikbaar is, niet verspreid over losse portals en downloads.

Stap 2: Visualiseer dezelfde drie patronen als ElaadNL

Maak – desnoods in een simpel dashboard – drie basale grafieken:

1. Verdeling van aankomst- en vertrektijden over de dag.
2. Gemiddelde connectietijden per aankomsttijd.
3. Gemiddelde energievraag (kWh) per laadsessie, uitgesplitst naar aankomsttijd.

Je zult waarschijnlijk vergelijkbare patronen zien als bij ElaadNL: piek in de middag, langere sessies later op de dag, hogere energievraag in ochtend en avond. Dat geeft direct input voor conversaties met je netbeheerder, je leverancier van laadinfrastructuur en je eigen planning.

Stap 3: Introduceer eenvoudige laadregels

Voordat je AI inzet, kun je al slimme business rules instellen:

• prioriteit op basis van vertrektijd (vroeg weg is hoger in de rij);
• minimum-SOC-afspraken: iedere truck is minstens 40–50% geladen binnen X uur na aankomst;
• beperking van het totaalvermogen in specifieke tijdvakken met hoge tarieven.

Dit is geen raketwetenschap, maar levert vaak al 20–40% reductie van je piekvermogen op.

Stap 4: Schaal door met AI-gestuurde optimalisatie

Heb je voldoende data (bijvoorbeeld 6–12 maanden), dan wordt het interessant om AI-modellen in te zetten:

• voorspelling van energievraag per dag en uur;
• scenario’s doorrekenen: “Wat als we vijf extra trucks elektrificeren?”;
• automatische laadplanning die continu bijstuurt op basis van actuele aankomsttijden en vertragingen.

Dit is precies het snijvlak waar onze campagne “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” over gaat: de combinatie van elektrificatie, netcapaciteit en slimme algoritmes.

5. Wat dit betekent voor je elektrificatiestrategie

Wie nu investeert in batterij-elektrische trucks, neemt in feite drie beslissingen tegelijk:

1. over het wagenpark (type trucks, actieradius, TCO);
2. over het laadplein (aansluitwaarde, hardware, locatie);
3. over de digitale laag (data, AI, integraties).

Veel bedrijven focussen op stap 1 en 2 en schuiven stap 3 vooruit. Dat is begrijpelijk, maar zonde. De analyses van ElaadNL laten zien dat juist het laadgedrag de sleutel is om kosten laag te houden én meer voertuigen binnen dezelfde netcapaciteit te laten opereren.

Mijn stelling:

Een vloot elektrische trucks zonder datagedreven laadstrategie is als een modern warehouse zonder WMS – het werkt, maar je laat structureel marge liggen.

Voor de Nederlandse logistiek, zeker richting 2030, is de combinatie van AI, smart charging en slim wagenparkbeheer geen nice-to-have maar een concurrentievoorwaarde.

Wil je verder groeien in dit onderwerp, zorg dan dat je intern alvast drie vragen beantwoordt:

• Wie wordt eigenaar van laaddata en laadstrategie: IT, operations of fleetmanagement?
• Hoe koppelen we ritplanning, laadinfrastructuur en energiemanagement?
• Met welke pilots kunnen we in 2026 ervaring opdoen met AI-gestuurd laden?

Wie daar nu serieus werk van maakt, staat over twee jaar niet alleen juridisch en energetisch sterker, maar vooral commercieel.

---

Veelgestelde vragen over laadgedrag van e-trucks

1. Hoeveel laadsessies heb ik minimaal nodig voor zinvolle analyse?
Met een paar honderd sessies kun je al eerste patronen zien. Voor betrouwbare AI-modellen is 6–12 maanden data ideaal.

2. Heeft smart charging invloed op de batterijlevensduur?
Ja, in positieve zin. Door piekstromen te beperken en niet onnodig 100% SOC na te streven, kun je batterijveroudering juist remmen.

3. Kun je laadgedrag standaardiseren over verschillende depots?
De basisprincipes wel (prioriteitsregels, piekbeperking), maar elk depot heeft eigen ritprofielen en netcapaciteit. Daarom is lokale data-analyse noodzakelijk.

4. Is AI alleen interessant voor grote vloten?
Nee. Ook met 10–20 trucks kun je voordeel halen uit voorspelling van energievraag en dynamische laadplanning, zeker als je netcapaciteit beperkt is.