Laadgedrag van batterij-elektrische trucks: zo helpt data en AI uw laadplein vooruit

In enkele Nederlandse pilotprojecten blijkt inmiddels meer dan 70% van de laadsessies van e-trucks rond de middag en late namiddag te starten. Niet omdat het netwerk dat handig vindt, maar omdat de planning en het rijgedrag zo zijn ingericht. Most companies kijken dan alleen naar “hebben we genoeg vermogen?”. Dat is te kort door de bocht.

Hier is het echte punt: wie het laadgedrag van batterij-elektrische trucks begrijpt én met AI stuurt, bespaart fors op netaansluiting, laadinfrastructuur én operationele kosten. Terwijl u tegelijk zeker weet dat de trucks elke ochtend gewoon inzetbaar zijn.

In deze blog – onderdeel van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” – zoomen we in op laadpleinen voor e-trucks. We gebruiken de inzichten uit het ElaadNL-onderzoek naar laadgedrag van batterij-elektrische trucks bij laadpleinen en vertalen die naar concrete keuzes voor vervoerders, logistieke managers en fleet owners.

U leest:

• wat de belangrijkste patronen zijn in aankomst- en vertrektijden;
• hoe connectietijd en energievraag samenhangen met uw planning;
• hoe u met AI en smart charging laadsessies slim stuurt;
• welke praktische stappen u dit kwartaal al kunt zetten.

1. Wat het laadgedrag van e-trucks op laadpleinen ons vertelt

Het laadgedrag van batterij-elektrische trucks op Nederlandse laadpleinen volgt geen willekeurig patroon. De combinatie van planning, rijtijden, pauzes en nachtstops creëert voorspelbare laadpieken. Dat is goed nieuws, want alles wat voorspelbaar is, kunt u optimaliseren met data en AI.

Uit de analyse van ElaadNL springen drie dingen eruit:

1. Aankomsten pieken rond 16:00 uur
   Veel trucks komen in de loop van de middag terug op het depot en worden dan ingeplugd. Dit zorgt voor een duidelijke piek in de belasting van het laadplein én de netaansluiting.

2. Middagsessies duren gemiddeld langer
   Laadsessies die in de middag starten, hebben een langere connectietijd (de tijd dat de truck is ingeplugd, niet per se dat er continu geladen wordt). Dat betekent dat er veel flexibiliteit zit in wanneer u daadwerkelijk energie in de batterij stopt.

3. Ochtend- en avondlaadsessies vragen meer kWh
   Trucks die ’s ochtends vroeg of later op de avond laden, hebben gemiddeld een hogere energievraag. Vaak gaat het dan om het “voltrekken” voor de volgende rit of het bijladen na een zware dag.

De kern: het probleem is niet dat er te weinig tijd is om te laden, maar dat we alles tegelijk willen doen. AI-gestuurde smart charging draait dat precies om: eerst kijken naar werkelijk benodigde energie en vertrektijden, dán pas naar het maximale vermogen.

2. Aankomst- en vertrektijden: de basis voor slimme sturing

Wie een laadplein voor e-trucks wil ontwerpen of verbeteren, moet als eerste naar aankomst- en vertrektijden kijken. Dat is de ruggengraat van uw laadstrategie.

Wat zien we in de praktijk?

• Trucks komen vooral midden tot eind van de middag binnen (rond 16:00 uur is de duidelijkste piek).
• Veel trucks blijven vervolgens de hele avond en nacht staan.
• Vertrektijden liggen vaak geclusterd in de vroege ochtend, bijvoorbeeld tussen 05:00 en 08:00 uur, afhankelijk van de routeplanning.

Zonder smart charging betekent dat:

• volle piekbelasting op het net rond 16:00–20:00 uur;
• dure netaansluiting omdat u piekvermogen moet inkopen;
• geen gebruik van goedkopere of duurzamere uren later op de avond en ’s nachts.

Hoe AI hier direct waarde toevoegt

Met AI-gestuurde smart charging koppelt u realtime data (aankomsttijd, SoC/batterijniveau, geplande vertrektijd, routeprofiel) aan laadbeslissingen:

• Komt een truck om 16:15 uur binnen maar vertrekt pas om 06:00 uur?
  Dan hoeft u niet direct op 350 kW te rammen. U kunt laden verspreiden over 14 uur, met nadruk op goedkope én groene uren (bijvoorbeeld veel wind in de nacht).

• Komt een truck met lage SoC binnen en vertrekt om 19:00 uur weer?
  Dan krijgt die sessie prioriteit in vermogen, zodat de rit gehaald wordt.

Snippet-waardig: Aankomst- en vertrektijden zijn de sleutelvariabelen voor AI-gestuurde laadalgroritmen bij e-trucks.

Voor een logistiek planner is dit geen raketwetenschap: het lijkt sterk op het optimaliseren van ritplanning, maar dan met stroom in plaats van kilometers.

3. Connectietijd vs. laadtijd: verborgen flexibiliteit benutten

De meeste bedrijven kijken naar de laadtijd (“hoe lang hangt de truck aan de stekker?”), maar de interessantere metric is connectietijd: hoelang staat de truck beschikbaar aan de laadpaal.

ElaadNL laat zien dat:

• middagsessies gemiddeld langer duren qua connectietijd;
• trucks vaak veel langer ingeplugd staan dan strikt nodig is om de gewenste hoeveelheid energie te laden.

Waarom dat goed nieuws is

Lange connectietijd betekent: u heeft speelruimte.

AI kan die ruimte als volgt benutten:

1. Load balancing
   Het algoritme verdeelt het beschikbare vermogen dynamisch over alle aangesloten trucks. Zo voorkomt u pieken en kunt u met een kleinere netaansluiting toe.

2. Prijsgestuurd laden
   Bij dynamische energietarieven laat u AI vooral laden in goedkope uren. De truck staat er toch, dus waarom zou u in dure piekuren laden als het ook om 02:00 uur kan?

3. Netcongestie en CO₂-sturing
   In regio’s met netcongestie kunt u laadsessies uitstellen of temporiseren op basis van netwerk-signalen. Ook kunt u energie naar voren of achteren schuiven op momenten met veel zon- of windproductie.

Een simpel voorbeeld:

• Truck A heeft 250 kWh nodig en staat van 16:00 tot 06:00 uur (14 uur) ingeplugd.
• Met 180 kW laadvermogen is de benodigde laadtijd grofweg 1,5 uur, zelfs als u nooit op vol vermogen laadt.

De overige 12+ uur zijn pure flexibiliteit. Zonder AI laat u daar geld en duurzaamheid liggen.

4. Energievraag per sessie: wat zeggen de kWh over uw operatie?

De derde observatie van ElaadNL: ochtend- en avondlaadsessies hebben gemiddeld een hogere energievraag (in kWh) dan laadsessies op de rest van de dag.

Dat past naadloos bij typische logistieke patronen:

• Ochtendladen
  Trucks worden “vol” gezet voor de dag. Vaak gaat het om grote hoeveelheden energie waarmee de hele rittenreeks van die dag gedekt wordt.

• Avondladen
  Trucks komen na intensief gebruik met relatief lege accu terug. De energievraag is hoog om ze weer op het gewenste niveau te krijgen.

• Tussentijds laden midden op de dag
  Dit zijn vaak bijlaadsessies met lagere energievraag, bijvoorbeeld tijdens pauzes of korte stops.

AI-gestuurde energievraag: van reactief naar voorspellend

AI-modellen kunnen op basis van historische data en geplande routes per truck voorspellen hoeveel kWh nodig is voor de volgende dienst. Dat heeft een paar grote voordelen:

• U laadt op behoefte, niet automatisch naar 100% SoC.
• U kunt overdimensionering van batterijen en laadinfrastructuur beperken.
• U plant energie-afname beter ten opzichte van PV-opwek op dak of PPA-contracten.

Concreet voorbeeld uit de praktijk:
Een vervoerder ziet dat een deel van het wagenpark structureel maar 50–60% van de batterij gebruikt per dag. AI-analyse laat zien dat laden tot 80% i.p.v. 100% ruimschoots voldoende is. Gevolg:

• minder laadtijd per sessie;
• lagere piekvermogens;
• langere levensduur van de batterijen.

5. Hoe ontwerp je een slim laadplein met AI? (stap-voor-stap)

De realiteit is vaak dat er al een terrein is, een voorlopige schets van laadplekken en een wens richting netbeheerder. Toch kunt u nu, eind 2025, nog prima koers zetten richting AI-ready laadplein.

Stap 1 – Verzamel de juiste data

Zonder goede data geen goed AI-model. Minimaal nodig:

• aankomst- en vertrektijd per truck;
• SoC bij aankomst en bij vertrek;
• geladen kWh per sessie;
• type rit (distributie, lange afstand, pendel, stadslogistiek);
• tarieven en profielen van uw energieleverancier;
• eventueel uw eigen zonnepanelen/wind en productieprofiel.

Begin desnoods met een simpele Excel-export van uw laadpalen en TMS/ritplanning. Hoe eerder u begint met loggen, hoe beter de AI-modellen straks worden.

Stap 2 – Definieer uw laadstrategie

Kies duidelijke prioriteiten, bijvoorbeeld:

• Beschikbaarheid eerst: truck móét op vertrektijd een bepaald SoC hebben.
• Kosten minimaliseren: zoveel mogelijk laden in goedkope uren én piekvermogen beperken.
• CO₂-minimalisatie: laden bij hoge duurzame productie of bij eigen PV.

AI kan prima meerdere doelen tegelijk optimaliseren, maar u moet wel aangeven welke criteria zwaarder wegen.

Stap 3 – Smart charging en AI integreren

Voor een smart mobility-aanpak in de logistiek koppelt u:

• uw laadmanagementsysteem (CPO/OCPP-laadpalen);
• uw TMS of planningssoftware;
• uw energiemanagementsysteem of inkoopcontract;
• en een AI-laadcontroller die beslissingen neemt over wie wanneer hoeveel laadt.

De AI-controller krijgt continu input:

• “Truck 12 is net binnen, SoC 28%, geplande rit 250 km om 05:30 uur.”
• “Kans op veel windstroom tussen 02:00 en 04:00 uur.”
• “Netcapaciteit maximaal 800 kW, contractueel piekvermogen 700 kW.”

Op basis daarvan stuurt het algoritme laadsnelheid per voertuig. U ziet het effect direct terug in lagere pieken en betere inzetbaarheid.

Stap 4 – Test, kalibreer en betrek chauffeurs

AI is geen zwart doosje dat u onbesproken introduceert. In goed functionerende Nederlandse projecten worden:

• chauffeurs en planners actief meegenomen in de werking;
• dashboards gebruikt om inzichtelijk te maken waarom een truck nu wel of niet hard laadt;
• scenario’s getest (bijvoorbeeld “wat als er 20% meer volume komt in Q2?”).

Een tip uit de praktijk: begin met een beperkte subset van trucks op smart charging en gebruik de resultaten (kosten, beschikbaarheid, laadpieken) om intern draagvlak te bouwen.

6. Wat betekent dit concreet voor Nederlandse logistieke bedrijven?

De combinatie van de ElaadNL-inzichten over laadgedrag en de mogelijkheden van AI binnen smart mobility leidt tot een paar heldere conclusies:

1. Zonder data stuurt u blind
   Wie alleen kijkt naar “er staat een rij voor de laadpalen” mist 90% van het verhaal. Laadgedrag is goed meetbaar én voorspelbaar.

2. AI verlaagt de drempel voor elektrificatie
   Door slimmer te plannen en te laden heeft u vaak minder zwaar netvermogen nodig dan u denkt. Dat is cruciaal in een tijd van netcongestie.

3. Laadpleinontwerp is een datavraagstuk, geen betonvraagstuk
   Natuurlijk zijn palen, kabels en trafo’s nodig, maar het echte verschil wordt gemaakt in software en algoritmen bovenop die infrastructuur.

4. Wie nu begint, heeft over 12–24 maanden een voorsprong
   AI-modellen worden beter naarmate ze meer seizoenen en gebruikspatronen hebben gezien. Wachten tot “alles standaard is” betekent achteraan aansluiten.

Voor de bredere serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility” past dit naadloos in het grotere plaatje: hetzelfde datagedreven denken dat u al gebruikt voor routeplanning en wagenparkbeheer, hoort ook bij uw laadstrategie. Het is één geïntegreerd systeem, geen losse silo’s.

7. Volgende stap: van pilotdenken naar serieuze laadstrategie

Dit onderzoek naar laadgedrag van batterij-elektrische trucks maakt één ding pijnlijk duidelijk: wie e-trucks behandelt alsof het dieseltrucks met een stekker zijn, loopt vast op kosten, capaciteit en planning.

Er is een beter pad:

• begin met het inzicht in aankomst- en vertrektijden;
• maak connectietijd expliciet en gebruik die als flexibiliteitsbuffer;
• laat AI de vertaalslag maken naar slimme, kosten- en CO₂-efficiënte laadsessies.

Wie in 2026 nog serieus mee wil doen in de verduurzaming van Nederlandse logistiek, kan zich geen laadpleinen meer veroorloven zónder data en AI. De vraag is niet óf u hiermee aan de slag gaat, maar: wil u dat uw laadplein een kostenpost blijft, of wordt het een strategisch voordeel in uw duurzame energietransitie?