Slim laden met AI: voordeel voor EV-rijder én net

Slim laden groeit hard – maar écht slim wordt het met AI

61% van alle elektrische kilometers in Nederland wordt al thuis geladen. En 41% van de thuisladende EV-rijders heeft inmiddels een dynamisch energiecontract. Dat is niet alleen goed nieuws voor het overbelaste stroomnet, maar ook voor de portemonnee van de bestuurder.

Het Nationaal Laadonderzoek 2025 laat zien dat slim laden in Nederland volwassen begint te worden. Tegelijk blijft er veel geld én flexibiliteit liggen, omdat veel laadsessies nog half-handmatig worden gestuurd. Daar zit precies de kans voor AI-gestuurde oplossingen in mobiliteit en logistiek.

In deze blog koppel ik de uitkomsten van het onderzoek aan wat er nu mogelijk is met data en kunstmatige intelligentie. Vooral interessant voor fleetmanagers, logistieke planners en energie-/duurzaamheidsmanagers die elektrisch vervoer willen opschalen zonder hun energierekening of netaansluiting te laten ontsporen.

---

Wat het Nationaal Laadonderzoek 2025 écht zegt

De kern: steeds meer elektrische rijders laden al slim, maar de stap naar volledig geautomatiseerd, AI-gestuurd laden is nog nauwelijks gezet.

Belangrijkste punten uit het onderzoek:

• 61% van de gereden EV‑kilometers wordt thuis geladen
• Vrijwel alle thuisladers hebben zonnepanelen
• 41% van de thuisladers heeft nu een dynamisch stroomcontract (tegen 6% van alle huishoudens)
• Een aanzienlijk deel stuurt laden nog handmatig: stekker erin als de zon schijnt of het uurtarief laag is
• 28% van de EV‑rijders weet meestal niet wat ze betalen bij openbare laadpalen in de buurt
• Bijna 80% wil vooraf duidelijkheid over laadtarieven

Voor de particuliere rijder is dit al relevant, maar voor wagenparken wordt dit cruciaal. Een logistiek bedrijf met 50 elektrische bestelwagens dat structureel 3–4 cent per kWh kan besparen, praat al snel over tienduizenden euro’s per jaar. En dan hebben we het nog niet eens over netcapaciteit en operationele betrouwbaarheid.

---

Waarom slim laden zonder AI maar half werk is

Slim laden betekent: het tijdstip en/of het vermogen van een laadsessie aanpassen aan:

• lage stroomprijzen
• hoge productie van zonne- en windenergie
• rustige momenten op het elektriciteitsnet

De meeste huidige oplossingen doen dat vrij simpel: een paar tijdvensters, een prijstrigger, en klaar. In de praktijk werkt dat maar deels, zeker in transport en logistiek.

Zonder AI mis je drie dingen:

1. Rit- en route-intelligentie
   Het laadplan houdt vaak geen rekening met geplande ritten, levervensters of verwachte files. Gevolg: goedkoop laden, maar een bus die ’s ochtends 20% tekort komt.

2. Voorspelling in plaats van terugkijken
   Dynamische tarieven zijn bekend voor de komende dag, maar netcongestie, vertragingen en extra ritten niet. AI kan uit historische data en actuele planning voorspellen wanneer voertuigen écht beschikbaar zijn om te laden.

3. Optimalisatie op vlootniveau
   Een slimme stekker is leuk, maar een logistieke operatie draait om het totale wagenpark. Je wilt het laadvermogen verdelen over alle voertuigen, rekening houdend met prioriteiten, routes, contracten en eventueel eigen opwek.

De realiteit? De meeste bedrijven staan nog in de fase van “handmatig slim stekkeren”, net als de particulieren in het onderzoek. Dat is zonde, want juist bij bedrijfsvoertuigen is de flexibiliteit groot en de impact per laadbeslissing hoog.

---

Hoe AI slim laden naar het volgende niveau tilt

AI maakt van slim laden een integraal onderdeel van smart mobility en wagenparkbeheer. Niet een losse energiefeature, maar een stuurknop in je operatie.

1. Voorspellend laden op basis van ritten en routes

AI‑modellen kunnen op basis van historische ritten, seizoenspatronen, orderboeken en weerdata voorspellen:

• wanneer voertuigen terug op de standplaats zijn
• hoeveel kilometers en gewicht ze waarschijnlijk gaan rijden
• welke marges je hebt in vertrektijd en laadstatus

Die voorspelling voedt het laadsysteem. Resultaat:

• voertuigen laden vooral in uren met lage tarieven of hoge zonneproductie
• toch altijd genoeg marge voor onverwachte extra ritten
• minder piekbelasting op je aansluiting

Een goed ingericht AI‑laadalgoritme kan de laaddkosten van een vloot vaak 10–30% verlagen zonder operationeel risico te vergroten.

2. Dynamisch vermogen per voertuig en laadpunt

Bij veel locaties is de netaansluiting de beperkende factor. AI‑gestuurde load balancing verdeelt het beschikbare vermogen continu over alle laadpunten, op basis van:

• prioriteit (bijv. voertuigen die ’s nachts de eerste routes rijden)
• actuele SoC (state of charge)
• contractuele piekvermogens
• actuele en voorspelde energieprijzen

In plaats van “ieder z’n eigen 11 kW” krijg je een vloeiende, slimme verdeling. Je haalt meer uit dezelfde aansluiting, wat dure verzwaring of extra aansluitingen kan uitstellen of voorkomen.

3. Integratie met zonnepanelen en batterijopslag

Het onderzoek laat zien dat vrijwel alle thuisladers zonnepanelen hebben. Bij logistieke hubs zie je hetzelfde: grote daken, veel PV.

AI kan continu optimaliseren tussen:

• eigen zonne-opwek (gratis, maar wisselend)
• dynamische inkoop van het net
• eventueel een lokale batterij
• laadbehoefte van voertuigen en planning

Een concreet scenario:

• Overdag: overschot aan zonne-energie → AI stuurt voertuigen die toch stilstaan naar een hoger laadvermogen.
• Avondspits: hoge tarieven en netdruk → vermogen gaat omlaag, prioriteit naar voertuigen met vroege ochtendritten.
• Nacht: lage prijzen → aanvullen wat overdag niet is gehaald, binnen het afgesproken piekvermogen.

4. Transparante kosten voor chauffeurs en planners

Bijna 80% van de EV‑rijders wil vooraf weten wat ze gaan betalen bij publieke palen. In wagenparken is die behoefte nog groter: transparantie is nodig om gedrag te sturen.

AI‑ondersteunde dashboards en apps kunnen:

• realtime laten zien: “als je nu laadt kost het X, wacht je 2 uur dan kost het Y”
• chauffeurs automatisch naar goedkopere of minder drukke laadlocaties sturen
• planners inzicht geven in kosten per route, klant of voertuig

Zo wordt slim laden niet alleen een IT‑feestje, maar iets waar de hele organisatie op stuurt.

---

Praktische stappen voor bedrijven: van data tot AI‑sturing

Veel Nederlandse bedrijven zitten nu ergens tussen “we hebben laadpalen” en “we doen iets met daluren”. De stap naar AI‑gestuurd slim laden hoeft niet in één keer. Dit is een pragmisch groeipad.

Stap 1 – Basis op orde: meten, contracten, hardware

Zonder goede basisdata geen bruikbare AI.

Checklist:

• Zorg dat alle laadpunten gemeten en centraal uitgelezen worden
• Leg ritten, routes en verbruiksdata per voertuig vast
• Overweeg een dynamisch energiecontract voor locaties met substantiële laadvraag
• Kies laadpalen en een backoffice die load balancing en slimme aansturing ondersteunen

Stap 2 – Regels & scenario’s: van dom naar slim

Begin met eenvoudige, maar heldere regels:

• voorkeurslaadtijden (bijv. 22:00–07:00)
• minimale SoC per type rit (bijv. 80% voor ochtendroutes >150 km)
• maximum totaalvermogen per locatie

Veel organisaties besparen met alleen deze stap al 10–15% op laaddkosten.

Stap 3 – AI‑pilots: voorspellen en optimaliseren

Start vervolgens klein met een pilot:

• Kies 1–2 locaties en een deel van de vloot
• Train een AI‑model op historische rit- en laaddata
• Laat het model voorstellen doen voor laadschema’s en vergelijk met de praktijk

Belangrijk is dat je AI niet zomaar autonoom laat draaien. Begin met “AI als copiloot”: het systeem doet voorstellen, een planner of engineer keurt ze goed of stuurt bij. Pas als er vertrouwen is, automatiseer je volledig.

Stap 4 – Integratie in transportplanning en TMS

Echte winst ontstaat zodra slim laden geïntegreerd is in je:

• TMS (Transport Management Systeem)
• routeoptimalisatie
• magazijnplanning

Voorbeeld: het planningssysteem ziet dat een voertuig 45 minuten wachttijd heeft bij een klant met een eigen laadpunt. De AI‑module rekent uit wat het kostvoordeel is om daar 11 kWh bij te laden versus later aan de snelweg. Op basis daarvan wordt de route automatisch aangepast of krijgt de chauffeur een aanbeveling.

---

Wat dit betekent voor smart mobility in Nederland

Het Nationaal Laadonderzoek 2025 laat zien dat Nederlandse EV‑rijders al verrassend ver zijn: dynamische contracten, aandacht voor zonuren, groeiende interesse in slimme tarieven. Maar het is nog vooral individueel gedrag.

Voor transport en logistiek ligt de lat hoger. Hier gaat het om:

• leverbetrouwbaarheid
• marges die onder druk staan
• netcongestie op logistieke hotspots

Slim laden met AI biedt precies de koppeling die nodig is tussen energie, mobiliteit en logistiek:

• minder piekbelasting op een toch al krap net
• lagere energiekosten per kilometer
• beter gebruik van duurzame opwek
• stabielere planning, omdat laadprocessen voorspelbaar worden

Mijn stelling: binnen een paar jaar is “AI‑gestuurd laden” net zo gewoon in wagenparkbeheer als boordcomputers en routeplanning nu zijn. Bedrijven die daar in 2025 al stappen in zetten, bouwen een voorsprong op die moeilijk is in te halen.

Wil je als Nederlands transport- of logistiek bedrijf serieus werk maken van smart mobility, dan is dit een logische vraag om mee te beginnen:

“Als we morgen onze volledige vloot elektrisch zouden maken, welke AI hebben we dan nodig om laden, routes en netcapaciteit wél beheersbaar te houden?”

Wie nu het antwoord op die vraag ontwerpt – stap voor stap, met echte data en realistische pilots – heeft over vijf jaar een elektrische operatie die goedkoper, robuuster én schoner is dan die van de concurrent.