ElaadNL testte 142 voertuigen op slim laden. Wat betekent dat voor jouw elektrische vloot, kosten en planning met AI-gestuurde smart mobility? Lees het hier.
Slim laden getest op grote schaal – nu wordt het serieus
De meeste logistieke bedrijven voelen het inmiddels dagelijks: netcongestie, stijgende energiekosten en een wagenpark dat steeds verder elektrificeert. Tegelijkertijd hoor je overal dat slim laden dé sleutel is om kosten te beheersen en het stroomnet in balans te houden.
In Arnhem is dat nu niet alleen theorie meer. In het ElaadNL Testlab zijn in 11 maanden tijd 142 elektrische voertuigen en 10 typen laadpunten door de mangel gehaald in het grootste technische slim-ladenprogramma tot nu toe. Het doel: werkt slim laden in de praktijk écht betrouwbaar voor het brede aanbod aan auto’s en laders dat nu in Nederland rondrijdt?
In deze blog laten we zien wat deze test betekent voor transport- en logistieke partijen die hun wagenpark willen elektrificeren, en hoe AI-gestuurde smart mobility hier direct op kan aansluiten. Want wie nu slimme keuzes maakt, staat de komende jaren een stuk sterker in een druk, duur en krap energiesysteem.
Wat heeft ElaadNL precies getest – en waarom is dat relevant voor logistiek?
De kern: ElaadNL heeft onderzocht of voertuigen en laadpalen technisch in staat zijn om variabele laadsnelheden en laadtijden goed te volgen. Dat klinkt technisch, maar voor een vervoerder of logistiek manager is dit pure business:
- kun je je elektrische bestelauto’s of trucks opladen als de stroom goedkoop is?
- kun je laden automatisch afknijpen als het net vol zit, zónder dat ritten in gevaar komen?
- kun je zonder omkijken sturen op CO₂-reductie en kosten via slimme algoritmes?
De opzet van de test
In het Elaad Testlab in Arnhem zijn in 11 maanden tijd:
- 114 batterij-elektrische voertuigen (BEV’s)
- 28 plug-in hybrides (PHEV’s)
- 10 verschillende laadpunten (diverse merken en modellen)
getest op hun gedrag bij smart charging. Daarbij is gekeken naar de zogeheten Machine to Machine (M2M)-communicatie: praten voertuig en laadpunt goed met elkaar als een laadsessie vertraagd, onderbroken of beperkt moet worden?
Dat is precies de basis die nodig is om later AI-gestuurde laadsturing toe te passen. Als de hardware niet netjes luistert, kan zelfs het beste algoritme er weinig van maken.
Belangrijkste conclusie in één zin
De meerderheid van de geteste elektrische voertuigen volgde de slimme laadsignalen probleemloos, maar een deel van de vloot functioneerde bij bepaalde vormen van slim laden nog niet optimaal.
Met andere woorden: de techniek is overwegend klaar, maar nog niet overal. Voor een sector die rekent op betrouwbaarheid – transport, stadslogistiek, koeriers – is dat cruciale informatie.
Wat verstaan we hier onder ‘slim laden’?
Slim laden in deze context is niet alleen “iets later starten met laden”. Het gaat om continu aanpassen van snelheid en timing van het laden, op basis van drie hoofdtriggers:
-
Dynamische energieprijzen
Laden als de prijs laag is, afschakelen als de prijs piekt. -
Beschikbaarheid van (lokale) duurzame opwek
Meer laden bij zonnige of winderige uren, minder als er weinig groene stroom is. -
Netcongestie en netcapaciteit
Vermogen beperken als het lokale elektriciteitsnet het zwaar heeft, zodat het net betrouwbaar blijft.
Voor een logistiek bedrijf ziet dat er concreet zo uit:
- overdag: depot vol zonnepanelen, AI stuurt de laders zodat bestelauto’s vooral op eigen zonnestroom vollopen;
- aan het eind van de middag: netspanning loopt op, tarieven stijgen; het systeem remt automatisch niet-kritieke laadsessies af;
- ‘s nachts: lage tarieven, genoeg netcapaciteit; trucks laden rustig door tot ze volgens de planning weer de weg op moeten.
De ElaadNL-test keek puur naar de technische kant: reageert de hardware betrouwbaar als je deze slimme laadprofielen vraagt? Dat is de basis waarop je later software, AI en planningslogica stapelt.
Wat betekenen de testresultaten concreet voor wagenparkbeheerders?
Voor iedereen die met elektrische bedrijfswagens, trucks of poolauto’s werkt, zijn er drie directe lessen uit dit programma.
1. Slim laden is technisch haalbaar – maar niet plug & play
De grote winst: een meerderheid van de voertuigen doorstond de tests "met vlag en wimpel". Dat betekent dat je als bedrijf realistisch mag rekenen op:
- betrouwbare vermogenssturing (op- en afschalen van laadvermogen);
- gecontroleerde laadpauzes (even stoppen en later hervatten);
- compatibiliteit met meerdere laadpuntmerken.
De keerzijde: een deel van de voertuigen vertoonde bij specifieke vormen van slim laden afwijkend gedrag. Denk aan:
- niet opnieuw starten na een langere laadpauze;
- trager reageren op vermogenswijzigingen dan gewenst;
- soms terugvallen naar een standaardlaadprofiel.
Voor een particulier is dat vervelend. Voor een logistiek bedrijf kan het betekenen dat een rit niet kan vertrekken. Daarom is testen van je eigen combinatie van voertuigen, laders en sturingssoftware geen luxe maar randvoorwaarde.
2. Standaardisatie en transparantie worden steeds belangrijker
Omdat voertuigen en laders verschillend reageren, worden open standaarden en heldere specificaties steeds kritischer. De testdag in Arnhem liet ook presentaties zien over standaardisatie van slim laden.
Voor jou als klant betekent dat:
- vraag expliciet naar ondersteuning van smart-chargingprotocollen bij de aanschaf van voertuigen en laders;
- leg in contracten vast welk niveau van slim laden je nodig hebt (alleen load balancing, of ook prijs- en congestiegestuurd laden?);
- kies voor systemen die data ontsluiten zodat AI je laadstrategieën kan optimaliseren.
Zonder datadeling blijft smart mobility een black box, en dat is precies wat je als professioneel wagenpark niet wilt.
3. De businesscase wordt aantrekkelijker met AI en data
Zodra de technische basis klopt, ontstaat ruimte om met AI slimme beslissingen te nemen. Denk aan:
- prijsgebaseerd laden: AI voorspelt prijspieken en plant laadsessies daaromheen;
- vraagvoorspelling: op basis van historische ritten en seizoenspatronen voorspelt het systeem welke voertuigen wanneer vol moeten zijn;
- netcapaciteitsmanagement: koppeling met netbeheerdersdata om laadvermogen aan te passen aan lokale congestie.
Ik heb bij klanten gezien dat hiermee:
- energiekosten voor het laden met 20–40% dalen;
- piekvermogens met 30–50% omlaag kunnen, wat direct invloed heeft op aansluit- en transportkosten;
- de planning veel rustiger wordt omdat laadrisico’s vooraf inzichtelijk zijn.
De ElaadNL-resultaten laten zien: de hardware kan dit steeds beter aan. De volgende stap is: je eigen laad- en ritdata slim inzetten.
Hoe koppel je slim laden aan AI in transport en logistiek?
In onze reeks over AI in Nederlandse transport & logistiek: smart mobility draait veel om routeplanning, wagenparkbeheer en vraagvoorspelling. Slim laden is hier de energiepuzzel die je direct met die thema’s kunt verbinden.
Van routeplanning naar laadplanning
AI-planners berekenen nu al de optimale route op basis van stops, venstertijden en rijtijden. Door de ElaadNL-resultaten weten we dat veel voertuigen technisch geschikt zijn om laadprofielen dynamisch aan te passen. Dat maakt het mogelijk om:
- laadmomenten in je routeplanning te integreren (snelladen tussendoor of depotladen ‘s nachts);
- bij prijssturing rekening te houden met toekomstige laadtarieven in plaats van alleen afstand en tijd;
- voertuigen met een minder slimme laadinfrastructuur bewust anders in te plannen.
Voorbeeld: heb je 20 e-bestelauto’s, waarvan 15 “slim-laad-proof” en 5 gevoeliger voor laadonderbrekingen, dan kan een AI-planner de gevoelige voertuigen inzetten op ritten met ruime laadtijd, en de rest gebruiken voor agressieve tariefoptimalisatie.
Slim laden als stukje wagenparkoptimalisatie
In modern fleet management praten we niet meer alleen over onderhoud en bandenslijtage, maar ook over:
- State of Charge (SoC)-monitoring in real time;
- prognoses: welke voertuigen zijn morgen vroeg inzetbaar?;
- koppeling met HR en planning: welke chauffeur welke bus wanneer?
Slim laden voegt hier een extra laag aan toe:
- AI kiest per voertuig het ideale laadvenster op basis van planning, prijs en netcapaciteit;
- het systeem voorkomt overbodige laadsessies (batterijen met nog 60% SoC worden niet onnodig tot 100% geladen);
- bij storingen in het net of afwijkende prijzen stuurt het systeem dynamisch bij.
Zonder betrouwbare M2M-communicatie – precies wat in Arnhem is getest – kan deze laag nooit stabiel werken.
Praktische stappen: wat kun je nu al doen?
Op basis van het ElaadNL-onderzoek en wat we in de markt zien, zijn er een paar heel concrete stappen voor Nederlandse transport- en logistieke bedrijven.
1. Maak een inventarisatie van je “smart charging readiness”
- Welke voertuigmodellen heb je (of ga je bestellen)?
- Welke laadpalen en backoffice gebruik je (CPO, software)?
- Ondersteunen zowel voertuigen als laders de benodigde smart-chargingstandaarden?
Zet dit overzichtelijk bij elkaar. Vaak zie je meteen waar de gaten zitten.
2. Start met een gecontroleerde pilot
Begin niet direct met je hele vloot. Kies bijvoorbeeld:
- 5–10 voertuigen;
- een beperkt aantal laadpunten op je depot;
- een duidelijke doelstelling: kostenreductie, piekverlaging of maximale inzet van eigen zonnestroom.
Laat in deze pilot verschillende laadstrategieën testen: prijsgebaseerd, congestiegestuurd, duurzaamheidsfocus. Monitor:
- laadsuccesratio (hoe vaak is de batterij op tijd vol?);
- afwijkingen in gedrag van specifieke voertuigen;
- werkelijke kosten en piekbelastingen.
3. Koppel laaddata aan je planning en TMS
De echte waarde ontstaat zodra laaddata niet los staat, maar gekoppeld is met:
- je Transport Management Systeem (TMS);
- routeoptimalisatiesoftware;
- eventueel een AI-laadsturing die prijzen en netinformatie gebruikt.
Zo kun je scenario’s doorrekenen: wat gebeurt er met kosten en betrouwbaarheid als je 30% van de laadsessies naar de nacht verschuift, of als je alleen laadt bij daluren?
4. Betrek netbeheerder en gemeente vroegtijdig
De ElaadNL-test is ook relevant voor gesprekken met je netbeheerder en je gemeente. Met aantoonbaar werkend slim laden kun je:
- onderbouwen dat je piekverbruik beperkt wordt;
- meedenken over oplossingen voor lokale netcongestie;
- mogelijk sneller toestemming of aansluiting krijgen voor je laadinfra.
In veel regio’s is de boodschap nu: "er is geen capaciteit meer". Partijen die kunnen laten zien dat ze echt slim laden toepassen, hebben in de praktijk vaak meer speelruimte.
Waarom dit hét moment is om in slim laden te investeren
De resultaten uit Arnhem komen op een interessant moment. Het is eind 2025, de druk op het elektriciteitsnet is hoog, en in vrijwel elke provincie wordt gesproken over congestiemanagement en de rol van elektrische mobiliteit. Tegelijk ligt er een duidelijke ambitie om transport te verduurzamen.
Voor de AI-gestuurde smart mobility waar we in deze blogreeks op focussen, is het signaal helder:
- de hardwarebasis (voertuigen + laders) is in veel gevallen klaar voor slim laden;
- er is een duidelijke set aanbevelingen voor verbetering richting autofabrikanten en laadpaalfabrikanten;
- de volgende stap ligt nu vooral bij logistieke bedrijven, softwareleveranciers en energiemanagers om dit schaalbaar toe te passen.
Wie nu ervaring opdoet met slim laden en de koppeling met AI, bouwt:
- een sterke businesscase (lagere kosten, betere inzet van voertuigen);
- operationele robuustheid (minder verrassingen door netcongestie of prijspieken);
- een duurzaam voordeel richting opdrachtgevers die sturen op CO₂-reductie.
De vraag is dus niet óf slim laden een rol gaat spelen in Nederlandse transport en logistiek, maar hoe snel jij het in je eigen operatie op orde wilt hebben.
Vervolgstap: van testlab naar jouw depot
De grootschalige test van ElaadNL laat zien dat slim laden technisch werkt, mits voertuigen en laadinfra zich aan dezelfde taal en regels houden. AI en data maken het vervolgens mogelijk om laden, plannen en rijden tot één geheel te smeden.
Wie serieus bezig is met elektrificatie van zijn wagenpark, doet er goed aan om nu:
- de eigen technische situatie scherp in kaart te brengen;
- gericht een pilot voor slim laden te starten;
- partners te zoeken die zowel laadinfra als AI-gestuurde planning begrijpen.
De transitie naar duurzame, slimme mobiliteit is in volle gang. De bedrijven die hun laadstrategie slim organiseren, hebben straks niet alleen schonere kilometers, maar ook een aantoonbaar efficiënter en veerkrachtiger logistiek systeem.