Wat de grootste slim-laadtest betekent voor jouw wagenpark

Waarom deze slim-laadtest nú telt voor mobiliteit en logistiek

In 11 maanden zijn in Arnhem 142 elektrische voertuigen en 10 laadpunten door de mangel gehaald in het Elaad Testlab. Het is de grootste technische slim-laadtest die ooit in Nederland is uitgevoerd. Dat is geen theoretisch proefje, maar een reality check voor iedereen die rekent op elektrische mobiliteit: van logistieke planners tot netbeheerders.

De uitkomst is duidelijk: slim laden werkt technisch al goed voor een meerderheid van de auto’s en laadpalen, maar een deel van de vloot reageert nog niet betrouwbaar op alle slimme sturingen. Voor een land dat vol in de energietransitie zit én kampt met netcongestie, is dat een wake-upcall.

Voor bedrijven in transport en logistiek, gemeenten en laadpaalexploitanten zit hier een directe les in: als je de groei van elektrisch vervoer, duurzame energie en een overvol stroomnet bij elkaar optelt, is gewoon ‘stekker erin en gaan’ geen optie meer. Slim laden – gestuurd door data en steeds vaker door AI – wordt net zo belangrijk als routeplanning.

In deze blog kijk ik naar:

• wat er precies is getest in Arnhem,
• welke technische conclusies relevant zijn voor de praktijk,
• hoe AI slim laden naar een hoger niveau kan tillen,
• en wat je vandaag al kunt doen als je een EV-vloot of laadinfra beheert.

Wat is er precies getest in Arnhem?

De kern van het onderzoek is simpel samen te vatten: kunnen elektrische voertuigen en laadpunten betrouwbaar reageren op slimme aansturing van het laadproces?

Opzet van de grootschalige test

In het Elaad Testlab zijn gedurende 11 maanden getest:

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

Er is gekeken naar de technische communicatie tussen auto en laadpunt (Machine-to-Machine, M2M). De vraag: volgt het voertuig de commando’s van het laadpunt als de laadsnelheid wordt aangepast of het laden tijdelijk wordt gepauzeerd?

Denk aan scenario’s als:

• tijdelijk afschalen omdat er op het net even geen ruimte is;
• extra snel laden wanneer er veel zonne- of windstroom is;
• slim verdelen van laadvermogen over meerdere auto’s aan één aansluiting.

Het resultaat is gebundeld in het rapport “SMART CHARGING TESTING: Technical verification of Machine to Machine (M2M) communication between vehicles and charging stations”.

De hoofdconclusie:

De meeste voertuigen doorstaan de slim-laadtests met vlag en wimpel, maar een deel van de vloot functioneert bij bepaalde vormen van slim laden nog niet optimaal.

Voor een test van deze schaal is dat goed nieuws én een waarschuwing tegelijk.

Waarom deze resultaten cruciaal zijn voor smart mobility

Voor de serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility is dit onderzoek een belangrijk ankerpunt. Slim laden is de koppeling tussen mobiliteit en het energiesysteem, en precies op die koppeling kan AI enorm veel waarde toevoegen.

Netcongestie, duurzame energie en elektrische mobiliteit

De Nederlandse realiteit in 2025:

• steeds meer elektrische personenauto’s én bestelbussen;
• groeiende vraag naar snelladen langs snelwegen en in steden;
• overvolle middenspanningsnetten in logistieke hotspots;
• fors meer zon- en windvermogen dat fluctueert per uur en per dag.

Zonder slim laden krijg je:

• pieken in de netbelasting op dezelfde momenten (einde werkdag, begin avond);
• hogere aansluit- en transportkosten voor bedrijven;
• meer noodmaatregelen en beperkingen door netbeheerders.

Met goed werkend slim laden kun je:

• het laden verschuiven naar uren met veel duurzame opwek;
• vermogenspieken afvlakken (load balancing);
• binnen je contractvermogen blijven, zonder het laadcomfort te verliezen.

De Arnhemse test laat zien dat dit technisch al grotendeels kan, maar dat betrouwbaarheid per merk en model verschilt. Voor AI-gestuurde smart mobility is dat geen detail, maar een randvoorwaarde.

Waarom betrouwbaarheid zo belangrijk is voor AI-toepassingen

AI in smart charging doet niets anders dan continu keuzes maken:

• Wanneer laadt welke auto?
• Hoe snel wordt er geladen binnen het beschikbare vermogen?
• Welke laadpunten worden aangestuurd om pieken te voorkomen?

Als een algoritme een commando geeft (bijvoorbeeld: “verlaag dit laadpunt van 11 kW naar 3,7 kW”) en de auto of laadpaal reageert niet zoals verwacht, ontstaan problemen:

• je schendt mogelijk je net- of contractgrenzen;
• voertuigen zijn niet op tijd geladen voor de volgende rit;
• de voorspellingen waar je AI-model op leunt kloppen niet meer.

De test van ElaadNL is daarom meer dan een technische exercitie. Het is een soort APK voor de basis waar slimme laaddiensten en AI-oplossingen bovenop draaien.

Hoe AI slim laden slimmer en betrouwbaarder maakt

De technische test bewijst: de basiscommunicatie werkt bij de meeste combinaties van voertuigen en laadpunten. De volgende stap is het intelligent aansturen van dat laadproces. Daar komt AI in beeld.

1. Voorspellend laden voor wagenparken

Voor logistieke bedrijven met een elektrische vloot is de vraag niet: “Kan ik laden?”, maar: “Staat elk voertuig op tijd klaar tegen zo laag mogelijke kosten?”

AI kan daarbij helpen door:

• Ritprofielen te analyseren: welke voertuigen gaan wanneer de weg op, hoe lang en hoe ver?
• Laadvensters te berekenen: in welke uren kan een voertuig probleemloos langzamer laden?
• Energietarieven en netcapaciteit mee te nemen: laad vooral wanneer de stroom goedkoop en het net minder vol is.

Een concreet voorbeeld:

• Je hebt 30 elektrische bestelbusjes met vertrek tussen 06:00 en 08:00.
• Je aansluiting kan niet alle bussen tegelijk op maximaal vermogen laden.
• AI plant het laden zó dat:
  • de bussen die het vroegst vertrekken voorrang krijgen;
  • het totale vermogen onder het contract blijft;
  • er extra wordt geladen in uren met veel windstroom (goedkoper, duurzamer).

Dit soort algoritmes hebben echter één harde eis: het voertuig moet voorspelbaar reageren op commando’s van het laadpunt. Precies dat is wat in Arnhem is doorgemeten.

2. Dynamische sturing op basis van net- en marktdata

Voor netbeheerders, laadpaalexploitanten (CPO’s) en energieleveranciers wordt slim laden pas echt interessant als je realtime data gaat gebruiken:

• actuele netbelasting per wijk;
• weersvoorspellingen (zon, wind);
• uur- of kwartierprijzen uit de energiemarkt.

AI-modellen kunnen deze datastromen combineren en per laadlocatie beslissen:

• waar kan het vermogen tijdelijk omlaag;
• waar is juist ruimte om extra te laden;
• welke laadpunten moeten prioriteit krijgen (bijv. logistieke hubs, taxi’s, OV).

Zonder betrouwbare M2M-communicatie blijft dat een papieren werkelijkheid. De ElaadNL-test laat zien dat we al een flink eind zijn, maar dat standaardisatie en doorontwikkeling per fabrikant noodzakelijk blijven.

3. Leren van afwijkend gedrag

Een interessant AI-toepassingsgebied is anomaly detection: afwijkend gedrag herkennen.

Stel dat een bepaald merk/typenummer auto:

• bij een pauze-commando af en toe helemaal stopt met laden en niet meer herstart;
• of bij vermogensverlaging tóch op hoog vermogen blijft doorladen.

Een AI-systeem kan dan:

• dat patroon vroegtijdig signaleren;
• de aansturing voor dat specifieke voertuig automatisch aanpassen;
• de CPO of vlootbeheerder waarschuwen dat deze auto anders behandeld moet worden;
• data terugkoppelen aan de fabrikant.

Op die manier sluit AI de feedbackloop: wat in een testlab ontdekt wordt, kan in het veld continu verbeterd en verfijnd worden.

Praktische implicaties voor bedrijven en overheden

De resultaten uit Arnhem zijn interessant voor beleidsmakers, maar ze hebben ook heel concrete gevolgen voor iedereen die nu beslissingen neemt over elektrische mobiliteit.

Voor logistieke en transportbedrijven

Als je met elektrische bestelwagens, trucks of poolauto’s werkt (of dat van plan bent), dan is dit een goed moment om je laadsstrategie scherper te zetten:

1. Inventariseer je voertuigen en laadinfra

   • Welke merken en modellen heb je?
   • Welke laadpunten gebruik je (AC, DC, vermogen, leveranciers)?

2. Vraag expliciet naar slim-laadondersteuning

   • Bij nieuwe voertuigen: ondersteunt dit model dynamische laadprofielen?
   • Bij laadpalen: welke slimme protocollen worden ondersteund, hoe is de M2M-communicatie getest?

3. Begin met gecontroleerde pilots

   • Start op één locatie met smart charging en meet: laadtijden, kosten, piekvermogen.
   • Gebruik data om AI-gestuurde optimalisatie stap voor stap op te schalen.

4. Werk samen met je netbeheerder

   • Meld plannen voor uitbreiding van laadinfra vroegtijdig.
   • Onderzoek mogelijkheden voor flexibel vermogen of congestiemanagement-contracten.

Voor gemeenten en beleidsmakers

Gemeenten die inzetten op emissievrije zones, deelmobiliteit en publieke laadinfrastructuur, kunnen deze test gebruiken als onderbouwing:

• Stel slim laden als norm bij aanbestedingen en concessies.
• Vraag om aantoonbaar geteste M2M-communicatie tussen laadpunten en voertuigen.
• Stimuleer dat data (geanonimiseerd) beschikbaar komt voor AI-gedreven analyses van laadgebruik en netimpact.

Voor laadpaalexploitanten en autofabrikanten

De boodschap uit het ElaadNL-onderzoek is helder:

• Voor CPO’s: investeer in interoperabiliteitstesten en werk actief met testlabs samen.
• Voor OEM’s: zorg dat voertuigsoftware alle relevante vormen van slim laden correct ondersteunt, en dat updates getest worden.

Bedrijven die dit goed organiseren, hebben straks een voorsprong. Niet alleen technisch, maar ook commercieel: zij kunnen makkelijker aansluiten op AI-gestuurde laad- en mobiliteitsplatformen.

Hoe dit past in de bredere AI-strategie voor smart mobility

Binnen de serie AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility gaat het vaak over routeplanning, vraagvoorspelling en wagenparkbeheer. Slim laden is de ontbrekende schakel die het energiesysteem aan deze AI-toepassingen koppelt.

Als je het hele plaatje bekijkt, ontstaat er een geïntegreerd systeem:

• AI plant routes op basis van levertijden, venstertijden en verkeersdrukte.
• Hetzelfde platform plant laadmomenten op basis van netcapaciteit en energietarieven.
• M2M-communicatie zorgt dat voertuigen en laadpalen doen wat de algoritmes vragen.

De Arnhemse test laat zien dat die laatste stap al voor een groot deel op orde is, maar dat we nog niet klaar zijn. En dat is precies waar nu kansen liggen voor innovatieve bedrijven in Nederland: van softwareleveranciers tot logistieke dienstverleners.

Mijn overtuiging: bedrijven die nu serieus werk maken van slim laden – technisch én organisatorisch – staan over vijf jaar sterker dan concurrenten die alleen op ‘meer laadpunten’ inzetten.

Wat je nu kunt doen als volgende stap

De resultaten van de ElaadNL-test laten zien dat de basis van slim laden staat, maar dat er nog werk is aan betrouwbaarheid en standaardisatie. Voor jou als professional in mobiliteit, energie of logistiek zijn dit logische vervolgstappen:

• Neem slim laden expliciet op in je elektrificatiestrategie.
• Ga bij nieuwe voertuigen en laadinfra doorvragen naar M2M-ondersteuning en testresultaten.
• Start met data-gedreven pilots rond laadsturing, zodat je straks AI kunt inzetten op een solide technische basis.
• Zoek samenwerking met partijen die ervaring hebben met ElaadNL-achtige tests en integratie met AI-platformen.

De stap van ‘gewoon laden’ naar slim, datagedreven laden is misschien kleiner dan je denkt, zeker nu we weten dat een groot deel van de markt technisch al meekan. De echte vraag wordt: wie benut dat het beste?

---

Deze blog maakt deel uit van de serie “AI in Nederlandse Transport & Logistiek: Smart Mobility”, waarin we laten zien hoe data en kunstmatige intelligentie de energietransitie en mobiliteit in Nederland versnellen.