Slim laden in Nederland: resultaten, risico’s en kansen

Slim laden wordt volwassen: wat de grote ElaadNL-test laat zien

In minder dan tien jaar is elektrisch rijden in Nederland van niche naar normaal gegaan. Tegelijk hangen de eerste wijken al “vol” door netcongestie, juist nu logistieke bedrijven en wagenparkbeheerders massaal willen elektrificeren. De rek in het net is beperkt, maar de vraag naar laadvermogen groeit elke maand.

De grote slim-laden-test van ElaadNL – 142 voertuigen, 10 laadpunten, 11 maanden – laat zien hoe ver we technisch zijn. En vooral: waar het nog schuurt als je slim laden grootschalig wilt inzetten in transport, logistiek en slimme mobiliteit.

In deze blog koppel ik de testresultaten direct aan de praktijk van Nederlandse vervoerders, fleet owners en energie- & mobiliteitsmanagers. Wat werkt al, waar loop je tegenaan, en hoe kun je nú slimme keuzes maken richting 2026 en verder.

Wat heeft ElaadNL precies getest – en waarom is dat relevant?

De kern: ElaadNL heeft onderzocht of voertuigen en laadpalen de aansturing van slim laden technisch goed volgen. Dus niet: vinden bestuurders het fijn, of klopt het businessmodel, maar puur de machine-to-machine-communicatie tussen auto en laadpunt.

Opzet van de test:

• 11 maanden testen in het Elaad Testlab in Arnhem
• 142 voertuigen in totaal
  • 114 batterij-elektrische voertuigen (BEV’s)
  • 28 plug-in hybrides (PHEV’s)
• 10 verschillende laadpunten van diverse merken en modellen
• Scenario’s met variërende laadsnelheden, pauzes en beperkingen

Het doel: verifiëren of slim laden technisch haalbaar is voor het brede scala aan voertuigen en publieke én private laadstations die nu op de Nederlandse markt staan.

Voor iedereen die in Nederlandse transport & logistiek met elektrificatie bezig is, is dit cruciaal. Want slimme mobiliteit – van AI-gestuurde routeplanning tot slim laden op eigen terrein – valt of staat met betrouwbare data en voorspelbare laadsessies.

Belangrijkste uitkomst: het kán, maar niet alles werkt vlekkeloos

De korte versie van de conclusie: de meeste voertuigen doen het goed bij slim laden, een deel “struikelt” in bepaalde situaties.

Volgens het ElaadNL-rapport doorstond een meerderheid van de elektrische voertuigen de verschillende slim-laden-tests met vlag en wimpel. Ze volgden netjes de aansturing, schaaldeden terug in vermogen als dat nodig was, en hervatten laden na een pauze.

Maar er was ook een minder vrolijke kant:

• Sommige modellen reageerden traag of onvoorspelbaar op wijzigingen in laadsnelheid
• In enkele gevallen werd laden niet hervat na een pauze in het laadvermogen
• Niet ieder voertuig bleek even goed om te gaan met frequente aanpassingen in vermogen (zoals bij dynamische prijzen of lokale netbeperkingen)

Voor individuele consumenten is dat vooral irritant. Voor een logistiek bedrijf met 50, 100 of 300 elektrische voertuigen is het een operationeel risico.

Als je AI inzet om slim te plannen, maar het voertuig volgt het laadprofiel technisch niet goed, klopt je hele optimalisatie niet meer.

Daarom is deze test zo belangrijk: hij legt de technische ondergrens bloot van wat er nu al kan – én wat fabrikanten, CPO’s en softwareleveranciers nog moeten fixen.

Wat betekent dit voor logistiek en wagenparkbeheer?

Voor de serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility is één vraag leidend: hoe zet je data en slimme algoritmes in zonder verrast te worden door techniek die zich anders gedraagt dan verwacht?

1. Slim laden is randvoorwaarde tegen netcongestie

Netbeheerders waarschuwen al langer: zonder slim laden wordt grootschalige elektrificatie van wagenparken heel duur of gewoon onmogelijk. De ElaadNL-test bevestigt dat de techniek in de basis klaar is om:

• laadsessies te sturen op basis van netcapaciteit
• dynamische energieprijzen te volgen
• optimaal gebruik te maken van lokale duurzame opwek (zon op dak, wind op bedrijventerreinen)

Voor een distributiecentrum, stadslogistiek-hub of OV-depot betekent dit concreet:

• minder of uitgestelde netverzwaringen
• lagere energiekosten door laden buiten piekuren
• hogere benutting van eigen zonne-energie

Maar dat werkt alleen als de voertuigen en laadpalen technisch consistent reageren op aansturing.

2. AI-planning heeft betrouwbare laaddata nodig

Veel bedrijven experimenteren nu met AI voor routeplanning, vraagprognoses en wagenparkbeheer. De logische volgende stap is: AI die ook laadsessies intelligent plant en aanstuurt.

Dat kan alleen goed als je weet:

• hoe snel voertuigen in de praktijk laden bij verschillende vermogens
• hoe ze reageren op verlagen of pauzeren van vermogen
• hoeveel marge je moet inbouwen om altijd met voldoende SOC (state of charge) te vertrekken

De ElaadNL-resultaten laten zien dat:

• sommige voertuigen uitstekend voorspelbaar zijn
• andere modellen afwijkend gedrag vertonen bij bepaald slim-laadgedrag

Als je dat niet meeneemt in je algoritmes, krijg je:

• routes die op papier kloppen maar in de praktijk te krap zijn
• voertuigen die ’s ochtends niet zijn opgeladen tot het niveau dat de planning verwachtte
• onnodige buffers en veiligheidsmarges waardoor je minder efficiënt plant

De les: combineer testdata (zoals uit het ElaadNL-programma) met je eigen operationele laaddata en voed daar je AI-modellen mee.

3. Procurement van voertuigen en laders moet slimmer

De meeste aanbestedingen en aanschaftrajecten voor elektrische vrachtwagens, bestelwagens of bussen focussen nog steeds op:

• actieradius
• TCO (Total Cost of Ownership)
• laadvermogen in kW

Na deze test is dat eigenlijk niet meer genoeg. Als je serieus werk wilt maken van smart mobility en AI-gestuurd energiemanagement, horen hier eisen bij als:

• ondersteuning van relevante smart charging-standaarden
• voorspelbaar gedrag bij load balancing en dynamische vermogensprofielen
• aantoonbare compatibiliteit met jouw laadoplossing of backend

Een praktische tip: voeg in je RfQ of aanbesteding expliciet een paragraaf toe over slim laden & interoperabiliteit, inclusief eisen aan testresultaten of deelname aan programma’s zoals in het Elaad Testlab.

Hoe passen AI en data hierin: van proef naar praktijk

De grootschalige test van ElaadNL ging vooral over techniek, maar de impact zit in data en aansturing. Hier komen AI en slimme software om de hoek kijken.

AI als brein bovenop slim laden

De laadpaal kan technisch het vermogen regelen; de auto kan dat volgen (meestal). Maar de vraag wánneer en hóe je dat doet, is een datavraagstuk. AI kan hier het verschil maken door:

• vraag naar transport (orders, ritten, tijdvensters) te koppelen aan laadbehoefte
• weers- en prijsvoorspellingen te gebruiken (zonne-opbrengst, EPEX/APX-tarieven)
• netcongestie-signalen en flexcontracten mee te nemen
• per voertuig te leren wat het werkelijke laadgedrag is

Zo ontstaat een systeem dat niet alleen technisch kan slim laden, maar ook bedrijfseconomisch optimaal plant.

Voorbeeld: stadsdistributiehub in 2026

Stel, je runt een stadsdistributiehub met 60 elektrische bestelwagens en enkele elektrische bakwagens.

• Overdag zijn er meerdere piekblokken door vertrek- en aankomstgolven
• Je dak ligt vol zonnepanelen
• De netbeheerder heeft een relatief lage aansluitcapaciteit toegekend

Met een klassiek laadsysteem moet je óf fors investeren in netverzwaring, óf het aantal elektrische voertuigen beperken. Met AI-gestuurd slim laden kun je:

• laadprofielen op basis van ritplanning aansturen
• voertuigen die later vertrekken, trager laten laden
• overdag vooral laden op zonne-energie
• ’s nachts laden wanneer de stroom goedkoper is en het net rustiger is

De ElaadNL-test geeft je de zekerheid dat een groot deel van de voertuigen technisch doet wat jij in je software uitrekent – en laat tegelijk zien bij welke voertuigen of laadpunten je extra moet testen of configureren.

Wat moeten verschillende partijen nu concreet doen?

ElaadNL benoemt dat autofabrikanten, laadpaalproducenten en CPO’s nu aan de slag zijn met de aanbevelingen. Voor Nederlandse bedrijven in transport en logistiek zijn er ook duidelijke next steps.

Voor logistieke bedrijven en wagenparkbeheerders

1. Check je huidige vloot en laadinfrastructuur

   • Welke voertuigen ondersteunen welke vormen van slim laden?
   • Hoe gedragen ze zich in jouw eigen data bij load balancing?

2. Begin met dataverzameling

   • Log laadsessies (starttijd, eindtijd, vermogen, SOC, onderbrekingen)
   • Koppel dit aan ritdata en voertuigdata

3. Stel eisen aan toekomstige aankopen

   • Neem slim-laden-compatibiliteit op in je selectiecriteria
   • Vraag leveranciers naar testresultaten of certificering

4. Experimenteer gecontroleerd met AI-gestuurde laadsturing

   • Start op één locatie of met een deel van de vloot
   • Meet effecten op kosten, netbelasting en operationele betrouwbaarheid

Voor energie- en mobiliteitsmanagers bij overheden

• Gebruik de resultaten om beleid rond publieke laadinfrastructuur en concessies scherper te maken.
• Stimuleer dat deel van de vloot dat nu nog niet optimaal werkt om getest en verbeterd te worden.
• Integreer slim laden expliciet in je plannen voor smart mobility, zero-emissiezones en gebiedsontwikkeling.

Voor technologie- en AI-leveranciers

• Gebruik de bevindingen als benchmark voor je eigen algoritmes en laadoplossingen.
• Bouw modellen die rekening houden met verschillen tussen voertuigtypen en laadpunten.
• Werk samen met testlabs om nieuwe features eerst technisch te valideren voordat je ze uitrolt bij klanten.

Waarom dit hét moment is om slim laden serieus te nemen

We zitten eind 2025 in een fase waarin de grote lijnen helder zijn:

• De elektrificatie van transport en logistiek versnelt
• Netcongestie is structureel en niet morgen opgelost
• AI en data worden steeds vaker ingezet voor planning en energiemanagement

De ElaadNL-test maakt duidelijk: de technische basis voor slim laden is er, maar er zijn nog gaten die je niet kunt negeren. Wie nu doet alsof een laadpaal simpelweg “aan of uit” is, gaat de komende jaren onnodig veel geld en flexibiliteit verliezen.

Wie daarentegen:

• slim laden meeneemt in strategie, inkoop en operatie
• zijn eigen laad- en ritdata actief gebruikt
• en AI inzet om mobiliteit en energie slim te koppelen

bouwt aan een wagenpark dat klaar is voor een drukker, groener en digitaler energiesysteem.

Voor onze serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility is dit misschien wel de belangrijkste boodschap: smart mobility is meer dan slimme routes – het is óók slimme kilowatturen. De grote slim-laden-test laat zien dat de puzzelstukjes beginnen te passen. De volgende stap is aan ons: durven we onze operatie, contracten en keuzes daar echt op in te richten?