Laadgedrag e-trucks: data, AI en netcapaciteit

Most logistieke bedrijven onderschatten hoeveel impact laadgedrag heeft op kosten, planning én netaansluiting. Zeker nu batterij-elektrische trucks (BET’s) razendsnel instromen en netcongestie het gesprek van de dag is.

ElaadNL heeft het laadgedrag van batterij-elektrische trucks op Nederlandse laadpleinen geanalyseerd. Die data vertelt een helder verhaal: trucks komen grotendeels op dezelfde momenten, laden op voorspelbare manieren, en precies daar liggen de kansen voor AI-gestuurde smart charging en slimmer wagenparkbeheer.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – koppel ik de inzichten van ElaadNL aan praktische toepassingen voor vervoerders, verladers en logistieke planners die nu al met e-trucks werken of in 2026 willen instromen.

We gaan in op drie kernvragen:

• Wanneer komen e-trucks aan en vertrekken ze weer van laadpleinen?
• Hoe lang blijven ze gemiddeld aangesloten?
• Hoeveel energie vragen ze, en hoe kun je dat met AI slimmer sturen?

1. Wat de data laat zien: drie patronen in laadgedrag

De kern van de ElaadNL-analyse: het laadgedrag van batterij-elektrische trucks op laadpleinen is geconcentreerd, voorspelbaar en daarmee goed te sturen met AI.

Piek in aankomst rond 16:00

De verdeling van aankomst- en vertrektijden laat een scherpe piek zien rond 16:00 uur. Dat is precies het moment waarop veel trucks na hun dagrit het depot of een publiek laadplein bereiken en worden ingeplugd.

Dat betekent in de praktijk:

• Laadpalen, trafo’s en netaansluitingen krijgen een flinke piekbelasting eind van de middag.
• Zonder sturing kan dat leiden tot hoge piekvermogens, onnodig hoge aansluit- of transportkosten en druk op het lokale elektriciteitsnet.
• Voor planners ontstaat een impliciet “laadvenster” in de late middag en vroege avond.

Voor AI in transport en logistiek is dit goed nieuws: voorspelbare pieken zijn uitstekend te optimaliseren met slimme algoritmes.

Middag-sessies duren langer

De tweede grafiek uit het ElaadNL-onderzoek toont de gemiddelde connectietijd per aankomsttijd. Daaruit blijkt dat laadsessies die in de middag starten, gemiddeld langer duren.

Dit past naadloos bij hoe veel Nederlandse logistieke operaties zijn ingericht:

• Ochtend: vertrek en ritten, korte bijlaadmomenten waar mogelijk.
• Middag/vroege avond: terugkeer naar depot of hub, truck blijft langere tijd stil.
• Nacht: truck staat doorgaans ongebruikt, vaak tot de volgende ochtend.

Die langere connectietijd is precies het speelveld waar smart charging en AI het verschil maken: je hébt tijd, dus je hóeft niet altijd op maximaal vermogen te laden.

Ochtend- en avondsessies vragen meer energie

De derde observatie: laadsessies in ochtend en avond hebben gemiddeld een hogere energievraag (kWh) dan op andere momenten van de dag.

Logisch, want:

• ’s Ochtends start je de dag vaak met een bijna lege accu die je snel wilt bijladen.
• ’s Avonds kom je na een volle dag ritten terug met een lage State of Charge (SoC) en wil je de truck weer klaarzetten voor de volgende dag.

De combinatie van:

• piekaankomsten rond 16:00,
• langere connectietijden in de middag/avond,
• en hoge energievraag aan het begin en eind van de dag,

maakt batterij-elektrische trucks bijzonder geschikt voor AI-gestuurde optimalisatie van zowel laadkosten als netbelasting.

2. Wat dit betekent voor je laadplein en netaansluiting

Voor een bedrijf met elektrische trucks is een laadplein geen bijzaak, maar een operationeel hart. Het laadgedrag uit de ElaadNL-data heeft directe gevolgen voor investeringen, dimensionering en dagelijkse operatie.

Capaciteit: niet alleen naar kW kijken

De reflex bij elektrificatie is vaak: “Hoeveel kW heb ik nodig om al mijn trucks tegelijk te laden?” Maar uit de praktijk én de data blijkt: trucks staan veel langer aan de paal dan strikt nodig is om vol te laden.

Met AI-ondersteunde planning kun je daardoor:

• Minder geïnstalleerd vermogen nodig hebben dan je denkt.
• De bestaande netaansluiting beter benutten, zonder dure verzwaring.
• Piekvermogens verlagen door laadsessies slim over de avond en nacht te spreiden.

De realiteit: veel trucks worden ingeplugd zodra ze terug zijn, maar vertrekken pas vele uren later. Die “stille uren” zijn goud waard voor smart charging.

Netcongestie: risico óf kans

In grote delen van Nederland speelt netcongestie. Nieuwe zware aansluitingen voor laadpleinen zijn niet altijd snel beschikbaar. Juist dan helpt het als je laadprofielen kunt aantonen en sturen.

Met data en AI kun je:

• Voorspellende profielen maken van je verwachte laadvraag per uur.
• Scenariomodellen bouwen: “Wat als ik 30% van de laadvraag naar de nacht schuif?”
• Aantonen dat je vermogen tempereert op drukke uren (bijv. 16:00–20:00) en meer laadt bij lage netbelasting.

Netbeheerders denken in kilowatts en patronen. Een bedrijf dat zijn laadgedrag kent en actief stuurt, staat sterker in gesprekken over capaciteit, flexibele contracten of eventuele congestiemanagement-afspraken.

3. Hoe AI je laadstrategie slimmer maakt

AI wordt vaak geassocieerd met spectaculaire demo’s, maar de kracht in logistiek zit juist in stabiele, voorspelbare processen. Laadgedrag van e-trucks hoort precies in die categorie.

Drie concrete AI-toepassingen

1. Voorspellend laden (predictive charging)
   Op basis van historische ritdata, bestellingen en routeplanning kan een AI-model voorspellen:

   • Hoe laat elke truck terug is.
   • Met welke SoC hij binnenkomt.
   • Hoeveel energie nodig is om klaar te zijn voor de volgende rit.

   Het laadsysteem kan dan zelf bepalen:

   • Wanneer de truck start met laden.
   • Met welk vermogen dit gebeurt.
   • Hoe de laadvraag over de beschikbare uren verdeeld wordt.

2. Kostenoptimalisatie met dynamische tarieven
   Steeds meer grootverbruikers hebben uurprijzen of dynamische contracten. Een AI-algoritme kan:

   • Tariefcurves combineren met laadbehoefte.
   • Vermogen verschuiven van dure uren naar goedkopere uren.
   • Een maximale laadtijd per truck bewaken zodat de ritplanning niet in gevaar komt.

Resultaat: lagere energierekening zonder extra handwerk voor planners.

1. Vermogenssturing bij netcongestie
   AI kan realtime het totale vermogen op het laadplein onder een ingestelde grens houden, bijvoorbeeld 500 kW, door:

   • Laadvermogens per truck dynamisch aan te passen.
   • Trucks met een harde vertrektijd voorrang te geven.
   • Stilstaande, al “voldoende” geladen trucks tijdelijk te pauzeren.

   Daarmee voorkom je pieken die je contractvermogen overschrijden en verlaag je boetes of transportkosten.

Integratie met routeplanning en TMS

De echte winst ontstaat als laadlogica niet los staat van je bestaande systemen, maar wordt geïntegreerd in:

• je Transport Management Systeem (TMS),
• routeoptimalisatie-software,
• en eventueel je Warehouse Management Systeem (WMS).

Een paar voorbeelden uit de dagelijkse praktijk:

• Een AI-module ziet dat een rit vertraging heeft. De truck komt later terug, maar heeft minder afgelegde kilometers dan gepland. Gevolg: minder laadtijd nodig, laadschema wordt automatisch bijgesteld.
• De planning voegt last minute een avondrit toe. Het systeem rekent direct door of de resterende SoC toereikend is, en verhoogt tijdelijk het laadvermogen zodat de truck op tijd klaarstaat.
• Tijdens piekuren in het magazijn wordt het vermogen beperkt om netbelasting te verminderen; ’s nachts wordt dit gecompenseerd.

In de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” komt dit thema terug: AI hoort geen extra eiland te zijn, maar een laag over je bestaande operatie die continu bijstuurt.

4. Praktische stappen om nu te beginnen

Je hoeft niet te wachten op een groot innovatieproject of subsidie om slimmer te laden. Met een paar gerichte stappen kun je in 2026 al zichtbare resultaten boeken.

Stap 1: Breng je huidige laadgedrag in kaart

Begin met meten – idealiter minimaal drie maanden:

• Wanneer worden trucks ingeplugd en uitgeplugd?
• Hoe lang staan ze gemiddeld aangesloten (connectietijd)?
• Hoeveel kWh wordt per sessie geladen?
• Welke trucks hebben structureel overcapaciteit aan laadtijd?

Met deze basisdata kun je zien of jouw bedrijf hetzelfde patroon vertoont als in het ElaadNL-onderzoek: piek rond 16:00, lange middagsessies, hogere energievraag ’s ochtends en ’s avonds.

Stap 2: Definieer spelregels voor laadprioriteit

AI werkt het best als er duidelijke kaders zijn. Denk aan:

• Vertrektijd per truck (hard/soft deadline).
• Minimale SoC bij vertrek (bijv. 80%).
• Kritieke ritten die nooit risico mogen lopen.
• Maximale piekbelasting op je aansluiting (bijv. 400 kW).

Deze spelregels vormen de basis van elk smart charging-algoritme.

Stap 3: Start met rule-based smart charging

Je hoeft niet meteen een volledig AI-platform in te voeren. Veel bedrijven beginnen met regelgebaseerde sturing, zoals:

• Laadvermogen automatisch verlagen tussen 17:00–21:00.
• Voor bepaalde trucks alleen nacht-laden toestaan, tenzij een spoedrit wordt ingepland.
• Een vast maximum per laadpaal instellen om pieken te dempen.

Zodra dit stabiel draait en je meer data hebt, kun je overstappen naar AI-modellen die zelf patronen herkennen en optimaliseren.

Stap 4: Koppel laaddata met je TMS

De echte omslag komt als je:

• ritten,
• laadmomenten,
• en kosten

in één dashboard kunt analyseren. Dan kun je vragen beantwoorden als:

• “Welke routes zorgen structureel voor dure laadmomenten?”
• “Welke trucks gebruiken te vaak publiek snelladen omdat het depotlaadplan niet klopt?”
• “Wat is de impact van een aangepaste starttijd van shifts op onze laadkosten?”

Hier zie je meteen hoe sterk AI in transport & logistiek wordt wanneer planning, wagenparkbeheer en laadinfrastructuur niet meer los van elkaar worden gezien.

5. Strategische waarde: van verplichting naar concurrentievoordeel

Elektrificatie van vrachtvervoer voelt soms als een verplichting: zero-emissiezones, CO₂-reductie, emissierapportages. Maar wie het laadgedrag slim aanpakt, kan er juist een concurrentievoordeel van maken.

Lagere kosten per kilometer

Door AI-gestuurde smart charging kun je:

• energiekosten per kilometer verlagen,
• piekvermogens en netkosten beperken,
• en de levensduur van batterijen verlengen (minder onnodige DC-snellading, meer gecontroleerde laadprofielen).

Dit vertaalt zich direct in scherpere offertes en stabielere marges, zeker bij langdurige contracten in retail-, bouw- of koeltransport.

Betrouwbare planning voor klant en chauffeur

Een voorspelbaar laadsysteem met AI-ondersteuning zorgt ervoor dat:

• trucks met kritieke ritten altijd op tijd klaarstaan;
• planners minder brandjes hoeven te blussen rond “te lege” voertuigen;
• chauffeurs duidelijkheid hebben over wanneer hun voertuig inzetbaar is.

Betrouwbaarheid is in Nederlandse logistiek vaak belangrijker dan een tiende cent per kilometer. Slim laadgedrag ondersteunt dat direct.

Vooroplopen in de energietransitie

De campagne “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” draait om één ding: technologie inzetten om de energietransitie haalbaar en betaalbaar te maken. Batterij-elektrische trucks en smart charging zitten precies op dat snijvlak van energie en mobiliteit.

Bedrijven die nu hun laaddata serieus nemen, AI inzetten voor wagenparkbeheer en samen met netbeheerders naar oplossingen zoeken, hebben over vijf jaar een voorsprong. Niet alleen op kosten, maar ook qua toegang tot capaciteit, partnerships en duurzaamheidsproposities richting klanten.

---

Wie met batterij-elektrische trucks werkt, hoeft het laadplein niet als black box te accepteren. De data – zoals die van ElaadNL – laat zien dat het gedrag van trucks voorspelbaar is. En wat voorspelbaar is, kun je met AI sturen.

De volgende logische stap in smart mobility is dat routeplanning, wagenparkbeheer en laadinfrastructuur één geïntegreerd, datagedreven systeem vormen. Bedrijven die daar nu mee beginnen, zetten hun elektrische vloot om van kostbare verplichting tot strategische troef.