Slim laden test: wat dit betekent voor jouw vloot

Slim laden is technisch haalbaar – nu begint het echte werk

142 elektrische voertuigen, 11 maanden testen, 10 verschillende laadpunten. Dat is geen labspeeltje meer, dat is praktijk. De grootschalige slim laden test van ElaadNL laat één ding duidelijk zien: slim laden werkt technisch voor de meeste elektrische voertuigen, maar er zitten nog haken en ogen die je als vervoerder, logistiek planner of fleetmanager niet kunt negeren.

Dit raakt direct aan waar deze serie over gaat: AI in Nederlandse transport & logistiek. Want zonder betrouwbaar slim laden heb je geen voorspelbare actieradius, geen betrouwbare routeplanning en geen efficiënte inzet van elektrische vracht- en bestelwagens. Of je nu een stadsdistributievloot in Amsterdam runt, ritten naar de Rotterdamse haven plant of regionaal zorgvervoer organiseert: de uitkomsten van deze test bepalen hoe ver je kunt gaan met elektrificatie én AI-gestuurde smart mobility.

In dit artikel kijk ik naar wat ElaadNL precies getest heeft, wat de resultaten betekenen voor de praktijk en hoe je dit koppelt aan AI, slimme energie-aansturing en je eigen laadinfrastructuur.

Wat is er precies getest in Arnhem?

De grootschalige test in het Elaad Testlab in Arnhem had één hoofdvraag: kunnen voertuigen en laadpalen technisch betrouwbaar met elkaar communiceren om slim laden uit te voeren?

Opzet van het onderzoek

In 11 maanden tijd zijn getest:

• 142 voertuigen in totaal
  • 114 batterij-elektrische voertuigen (BEV's)
  • 28 plug-in hybrides (PHEV's)
• 10 verschillende laadpunten van diverse merken en modellen

De tests richtten zich op Machine-to-Machine (M2M) communicatie tussen voertuig en laadpunt. Oftewel:

Kan de laadpaal het laadvermogen aanpassen en kan de auto die wijziging direct en correct volgen, inclusief pauzes en hervatten?

Er is onder meer gekeken naar:

• Aanpassen van laadsnelheid op basis van prijsprikkels
• Reageren op lokale (duurzame) opwek, zoals zonne-energie
• Afknijpen van vermogen om netcongestie te voorkomen
• Herstarten van laden na een pauze zonder fouten of storingen

Waarom dit relevant is voor transport & logistiek

In de logistiek draait alles om voorspelbaarheid: vertrekstijden, aankomsttijden, beladingsgraad, service levels. Slim laden voegt daar een extra laag planning bovenop, die direct invloed heeft op:

• Of je voertuig vol genoeg is voor de volgende rit
• Hoeveel reserve je hebt voor omrijden of files
• Of je piek-tarieven kunt vermijden
• Hoeveel CO₂ je bespaart door laden bij hoge duurzame productie

Als de techniek hapert – bijvoorbeeld omdat een voertuig een laadsignaal niet goed begrijpt – klapt je hele planning in elkaar. Daarom is deze technische verificatie zo belangrijk.

De belangrijkste conclusies: meestal goed, soms kritisch

De centrale uitkomst van het ElaadNL-rapport is helder: de meerderheid van de geteste voertuigen heeft de slimme laadscenario’s goed doorstaan. Dat betekent dat dynamische sturing van vermogen in principe nu al breed toepasbaar is in Nederland.

Wat werkt al goed?

Bij het grootste deel van de voertuigen zagen de onderzoekers dat:

• Aanpassingen in laadvermogen snel en correct werden opgevolgd
• Pauzes in het laden (bijvoorbeeld bij dreigende netcongestie) geen storingen gaven
• Laden na zo’n pauze probleemloos hervat werd
• De communicatie tussen auto en laadpaal stabiel bleef, ook bij veel wisselingen

Voor praktijktoepassingen zoals depotladen bij logistieke hubs of slim laden bij bedrijfsterreinen is dit goed nieuws. Je kunt nu al:

• Laadvermogen sturen op basis van uurtarieven
• Laden clusteren in uren met veel zon of wind
• Piekbelasting van je eigen aansluiting temperen

Waar gaat het nog mis?

ElaadNL zag ook dat een deel van de vloot niet optimaal functioneerde bij bepaalde vormen van slim laden. Denk aan:

• Voertuigen die stoppen met laden bij een te lage vermogensinstelling
• Auto’s die niet automatisch hervatten na een pauze
• Inconsistente reacties bij snel wisselende laadprofielen

Voor individuele EV-rijders is dat soms een irritatie. Voor een logistiek bedrijf kan dit leiden tot:

• Bestelwagens die ’s morgens niet volgeladen zijn
• Onnodige extra ritten om bij te laden
• Overschrijding van werktijden door vertragingen

Mijn mening: wie nu een elektrische vloot aan het opbouwen is en wil werken met smart charging en AI-gestuurde planning, moet zijn voertuigen en laadpunten actief testen in de eigen praktijkomgeving. Vertrouw niet blind op datasheets of marketingclaims.

Hoe slim laden samenwerkt met AI in smart mobility

Slim laden is niet alleen een technisch verhaal van kabels en protocollen. De echte winst ontstaat als je het koppelt aan AI en data uit je logistieke processen.

Van simpel tijdschema naar intelligente laadstrategie

De meeste bedrijven beginnen met simpele regels:

• Laden na 22:00 vanwege lagere tarieven
• Maximaal vermogen beperken overdag

Maar met AI kun je veel verder gaan. Denk aan een model dat per voertuig voorspelt:

• Hoeveel kilometers het morgen rijdt
• Hoeveel lading er nodig is voor alle geplande stops
• Welke marge er nodig is voor omrijden of files
• Wanneer het net in jouw regio het minst belast is

Op basis daarvan kun je laadopdrachten sturen zoals:

• Bus 12 moet om 06:00 minstens 80% hebben
• Stadsdistributiewagen 5 hoeft pas om 10:00 vol te zijn
• Vrachtwagen 3 mag bij dreigende netcongestie tijdelijk worden teruggeschroefd

Zonder betrouwbare techniek aan voertuig- en laadpaalkant is dit zinloos. De ElaadNL-test laat zien dat die basis er voor een groot deel van de markt nu is, maar dat je AI-modellen robuust moet ontwerpen tegen onvoorspelbaar gedrag van bepaalde voertuigen.

Voorbeeld: stadsdistributie in een congestiegebied

Stel, je runt een vloot elektrische bestelwagens in Utrecht, waar netcongestie speelt. Je hebt:

• 20 BEV-bestelwagens
• 10 slimme AC-laadpunten bij je depot
• Een eigen zonnedak van 200 kWp

Met een AI-gestuurd laad- en energiebeheersysteem kun je:

1. Dagelijks op basis van ritplanning en weerbericht voorspellen hoeveel energie je nodig hebt.
2. Laadsessies plannen in uren met veel zon.
3. Vermogen automatisch terugregelen als je aansluitcapaciteit bijna vol is.
4. Individuele voertuigen prioriteren (spoedzendingen eerst).

De techniek uit de ElaadNL-test – M2M-communicatie, aanpassen van vermogen, pauzes – is precies wat dit mogelijk maakt. Waar een voertuig niet goed reageert, moet je dat weten en óf het voertuig updaten óf je strategie aanpassen.

Wat betekenen de testresultaten voor jouw organisatie?

Voor logistieke en transportbedrijven in Nederland is de boodschap tweeledig: je kunt nu serieuze stappen zetten met slim laden, maar je komt er niet met alleen hardware kopen.

Vijf praktische acties voor fleetmanagers

1. Inventariseer je huidige en toekomstige voertuigen
   Check per model hoe het omgaat met variabel laadvermogen en pauzes. Vraag dit expliciet uit bij je leverancier.

2. Kies laadpunten met bewezen smart charging-functionaliteit
   Niet elk laadpunt is even volwassen. Ga voor hardware die getest is op dynamische sturing en die firmware-updates actief ondersteunt.

3. Test een representatieve set zelf
   Begin met een pilot: verschillende voertuigtypes, verschillende laadpunten, realistische scenario’s (piek-tarieven, simulatie van netcongestie, veel korte ritten).

4. Koppel je laaddata aan je plannings- en TMS-systemen
   Zonder data-integratie kun je geen AI toepassen. Zorg dat SOC (State of Charge), geplande vertrektijden en laadprofielen samenkomen in één datalaag.

5. Werk samen met je netbeheerder
   Zeker bij grotere depots loont het om met de regionale netbeheerder afspraken te maken over flexibel vermogen, congestiemanagement en toekomstig uitbreiden.

Voor overheden en vervoerders in het OV

Ook voor gemeenten, provincies en openbaar-vervoersbedrijven zijn de resultaten relevant:

• Concessies voor zero-emissie stadsbussen kunnen expliciete eisen stellen aan ondersteuning van slim laden.
• Gemeentelijke laadhubs voor stadslogistiek moeten aansluiten bij netcongestieplannen van de regio.
• Data uit smart charging kan in mobiliteitsbeleid gebruikt worden om piekbelasting te spreiden en duurzame opwek beter te benutten.

Hier sluit de NAL-agenda logisch op aan: slim laden voor iedereen is geen slogan, maar een technische én organisatorische opgave.

Hoe je dit koppelt aan de energietransitie en AI-strategie

Slim laden staat precies op het kruispunt van mobiliteit, energie en data. In de campagne AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie is dit één van de concrete gebieden waar je vandaag al impact kunt maken.

Waarom dit nu urgent is (najaar 2025)

• Netcongestie remt de uitbreiding van laadinfrastructuur in grote delen van Nederland.
• Elektrificatie van bestel- en vrachtverkeer versnelt door zero-emissiezones.
• Dynamische energietarieven en flexibiliteitsmarkten maken flexibel laden financieel aantrekkelijk.

De uitkomsten van het ElaadNL-onderzoek geven de sector het vertrouwen dat de technische basis voldoende volwassen is om grootschalig te gaan optimaliseren met AI. Wachten tot alles 100% perfect is, betekent de boot missen.

Van proef naar schaal: stappen voor 2026

Wil je in 2026 echt profiteren van smart mobility en AI in je logistiek, dan is 2025 het jaar om:

• Een pilot slim laden + AI-planning te starten op één locatie
• Contractueel betere eisen te stellen aan voertuigen en laadpunten (ondersteuning van slimme protocollen, remote updates)
• Interne processen aan te passen: wie is eigenaar van laadstrategie, IT, energiemanagement en planning?

Mijn advies: beschouw slim laden niet als technisch bijproject van de facilitaire dienst, maar als strategisch onderdeel van je logistieke operatie. De bedrijven die dat nu doen, hebben straks de laagste energiekosten per kilometer én de hoogste leverbetrouwbaarheid.

Slot: slim laden als basislaag voor slimme mobiliteit

De grootschalige test van ElaadNL bewijst dat slim laden in Nederland technisch haalbaar en schaalbaar is voor een groot deel van de huidige EV-vloot. Ja, er zijn nog kinderziektes. Maar die zijn vooral een argument om nu te testen en te leren, niet om te wachten.

Voor iedereen die bezig is met AI in transport & logistiek is dit de onderlaag: zonder betrouwbare, stuurbare laadsessies geen robuuste routeplanning, geen voorspellend onderhoud, geen echte smart mobility.

De vraag is dus niet meer óf je slim gaat laden, maar hoe snel je het professioneel organiseert. De volgende stap? Bepaal welke voertuigen, laadpunten en datastromen je nodig hebt om je eigen slim-ladenpilot op te zetten – en maak van je energieverbruik een strategisch voordeel in plaats van een risico.