Energiebesparing door isolatie: kies het juiste rekenmodel

De 10% meest onzuinige huishoudens in Nederland betalen grofweg drie keer zoveel voor verwarming als de 10% meest zuinige, terwijl ze vaak in vergelijkbare woningen wonen. Dat verschil komt niet alleen door de woning zelf, maar vooral door gedrag, installatiekwaliteit en gebruikspatronen. En precies daar gaat het vaak mis als we energiebesparing door woningisolatie proberen te berekenen.

Veel gemeenten, energieadviseurs en bedrijven sturen hun beleid, subsidies en klantadviezen op modelberekeningen. Maar als het verkeerde model wordt gekozen, worden besparingen structureel overschat. Dat is niet alleen vervelend voor de bewoner met een tegenvallende energierekening, maar ook risicovol voor het halen van de Nederlandse klimaatdoelen.

In deze blog neem ik je mee in wat het recente onderzoek van het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) laat zien, én wat jij daar praktisch mee kunt doen als beleidsmaker, adviseur of betrokken professional in de energietransitie.

Waarom het rekenmodel voor isolatie zoveel uitmaakt

De kern is simpel: wat je niet verbruikt, kun je ook niet besparen. Als het uitgangsverbruik in een model hoger ligt dan het werkelijke verbruik, krijg je automatisch een te rooskleurige besparingsinschatting.

Bij woningisolatie gaat het vaak mis op twee punten:

1. Er is weinig betrouwbare praktijkdata over de werkelijke opbrengst van isolatie.
2. Modellen worden gebruikt voor doelen waarvoor ze nooit zijn ontworpen.

Omdat er nauwelijks grootschalige, langdurige metingen zijn van woningen vóór en ná isolatie, leunen we zwaar op energieverbruiksmodellen. Maar die modellen zijn gebouwd met verschillende doelen in gedachten. Een normeringsmodel dat is gemaakt om bouwers streng te toetsen, geeft heel andere uitkomsten dan een adviesmodel dat is bedoeld om een realistische besparing voor een bewoner te laten zien.

Daarom is de eerste vraag bij elk isolatieproject: waarvoor wil ik de uitkomst gebruiken? Pas daarna kies je het model.

De drie hoofdtypen energieverbruiksmodellen

Er zijn grofweg drie soorten modellen voor het berekenen van energiebesparing door woningisolatie. Elk type heeft een eigen rol in de Nederlandse energietransitie.

1. Normeringsmodellen voor nieuwbouw en energielabels

Normeringsmodellen – zoals de NTA 8800 – zijn ontwikkeld om:

• te controleren of nieuwbouwwoningen voldoen aan de energieprestatie-eisen,
• energielabels van bestaande woningen te bepalen.

Deze modellen werken met bewust conservatieve aannames:

• relatief hoge binnentemperatuur (thermostaat vaak rond 20–21 °C),
• bewoners zijn veel thuis,
• volledige verwarming van de woning.

Zo wordt voorkomen dat ontwikkelaars zich “rijk rekenen” met te optimistische aannames. Voor normering is dat verstandig.

Maar hier gaat het fout in de praktijk:

Normeringsmodellen zijn niet bedoeld om het werkelijke energieverbruik of de daadwerkelijke besparing voor een specifieke woning te schatten.

Gebruik je de NTA 8800 tóch om isolatiebesparing te berekenen, dan kun je uitkomen op een theoretische besparing die hoger is dan het huidige werkelijke verbruik. Dat is natuurlijk onzin, maar het gebeurt vaker dan je denkt.

2. Beleidsmodellen voor wijk- en nationaal niveau

De tweede groep bestaat uit modellen die zijn bedoeld voor beleid en scenario’s op grotere schaal: wijk, gemeente of heel Nederland. Denk aan:

• bouwfysische modellen met gemiddelde in plaats van conservatieve parameters (zoals Warmteprofielengenerator of Hestia),
• statistische modellen die uitgaan van referentieprofielen op basis van historische data (zoals een Referentieverbruik).

Deze modellen zijn wél gemaakt om uitspraken te doen als:

• “Wat levert een isolatieprogramma in deze wijk gemiddeld op?”
• “Hoeveel gasbesparing mogen we landelijk verwachten in 2030?”

Belangrijk bij dit type model:

• Ze rekenen met gemiddelde gebruikspatronen.
• Ze geven betrouwbare inzichten op groep- of populatieniveau, niet op individueel huisniveau.

Gebruik ze dus niet om één huishouden een specifiek besparingsbedrag in euro’s voor te rekenen. Daarvoor zijn ze te grofmazig.

3. Maatwerkadviesmodellen voor individuele bewoners

Tot slot zijn er maatwerkadviesmodellen, zoals online rekentools voor woningeigenaren (bijvoorbeeld vergelijkbaar met Verbeterjehuis.nl). Deze zijn specifiek bedoeld om individuele huishoudens een realistische inschatting te geven van:

• hun huidige verbruik,
• de besparing door isolatiemaatregelen,
• de terugverdientijd en financiële impact.

Kenmerken van dit soort modellen:

• Ze zijn gebaseerd op bouwfysische kennis, maar de invoerwaarden zijn aangepast naar gemiddeld werkelijke gebruik.
• Er is ruimte om parameters aan te passen aan de situatie van het huishouden: stookgedrag, aanwezigheid, woninggrootte, type installatie.

Voor bewonerscommunicatie en particuliere beslissingen zijn dit de modellen die je wilt gebruiken. Maar ook hier geldt: wie erg zuinig stookt, zal minder besparen dan het model gemiddeld voorspelt.

Hoe gedrag en isolatiekwaliteit de besparing bepalen

Zelfs met het juiste model kun je er nog flink naast zitten als je geen rekening houdt met gedrag en uitvoering.

Grote verschillen tussen bewoners

In vergelijkbare woningen kan het gasverbruik voor verwarming tot een factor drie verschillen. Oorzaken:

• hoogte van de thermostaat (19 °C vs. 22 °C),
• hoeveel ruimtes worden verwarmd,
• hoe vaak en hoe lang ramen openstaan,
• aanwezigheid thuis (thuiswerken vs. buitenshuis werken).

Gevolg:

• Een zuinige gebruiker heeft een laag startverbruik en kan dus relatief weinig besparen met isolatie.
• Een onzuinige gebruiker kan met dezelfde isolatiemaatregel juist bovengemiddeld besparen.

Een model dat alleen naar de woning kijkt en niet naar gebruik, gaat hier keihard de mist in.

Kwaliteit van de isolatie: koudebruggen en uitvoering

Daarnaast is er de kwaliteit van de uitgevoerde isolatie:

• Zijn naden en kieren goed afgedicht?
• Zijn er koudebruggen (onderbrekingen in de isolatieschil) gebleven?
• Is het materiaal correct aangebracht en droog?

Een theoretisch perfecte Rc-waarde zegt weinig als de aannemer slordig heeft gewerkt. Veel rekenmodellen gaan nog steeds uit van ideale uitvoering, terwijl de praktijk weerbarstiger is.

Voor realistische energiebesparing woningisolatie is het dus cruciaal om:

1. het startverbruik te koppelen aan statistische gemiddelden of werkelijke meterstanden,
2. aannames over uitvoering en gedrag eerlijk te documenteren.

Wat er misgaat als je het verkeerde model gebruikt

Uit PBL-onderzoek met virtuele testwoningen blijkt dat het gebruik van een normeringsmodel op bestaande woningen voor forse overschatting zorgt.

Factor drie overschatting bij slechte labels

Voor woningen met slechtere energielabels kan de berekende besparing met een normeringsmodel tot drie keer zo hoog uitvallen als met een methode die is gecorrigeerd op basis van statistische verbruiksdata.

Concreet voorbeeld:

• Werkelijk gemiddeld gasverbruik: 1.400 m³ per jaar.
• Normeringsmodel gaat uit van 2.400 m³ per jaar.
• Het model berekent een “besparing” van 1.000 m³.
• Maar je kunt in de praktijk natuurlijk nooit méér besparen dan die 1.400 m³.

De uitkomst lijkt ambitieus en haalt misschien makkelijk een beleidsdoel op papier, maar is in werkelijkheid fysiek onmogelijk.

Gevolgen voor beleid en businesscases

Voor beleidsmakers:

• Te optimistische besparingsverwachtingen leiden tot overschatte CO₂-reductie in klimaatplannen.
• Subsidieprogramma’s lijken kosteneffectief op papier, maar vallen tegen in monitoring.

Voor energie- en bouwadviseurs:

• Klanten rekenen op een bepaalde terugverdientijd die in de praktijk niet gehaald wordt.
• Dat ondermijnt vertrouwen in zowel de adviseur als de energietransitie in het algemeen.

Voor financiers en investeerders:

• Businesscases voor wijkgerichte renovatieprojecten kunnen te rooskleurig zijn.
• Dat vergroot het risico op financiële tegenvallers en vertragingen.

De les is scherp: fit-for-purpose is geen detail, maar een randvoorwaarde. Een overzichtstabel waarin per model is aangegeven voor welk doel het geschikt is (zoals in het PBL-rapport) zou eigenlijk standaard naast elk gebruikscontract van een model moeten liggen.

Isolatie gaat verder dan alleen energie en CO₂

Bij alle discussies over kilowatturen en gasverbruik wordt één ding vaak onderschat: bewoners isoleren hun woning niet alleen voor de energierekening.

Comfort en gezondheid

Goede isolatie zorgt voor:

• minder tocht en koudeval bij ramen,
• constantere binnentemperatuur,
• minder vochtproblemen en schimmel.

Vooral in slecht geïsoleerde woningen met energielabel E, F of G kan de gezondheidswinst groot zijn. Denk aan minder luchtwegklachten, minder verergering van astma en minder risico op schimmelgerelateerde problemen.

Geluid en woonplezier

Een bijkomend voordeel dat bewoners vaak direct merken:

• minder geluidsoverlast van verkeer,
• minder geluid van buren,
• een algeheel gevoel van rust in huis.

Als je alleen rekent in euro’s en kilowatturen, mis je deze brede welvaartseffecten. Voor draagvlak onder bewoners is het slimmer om comfort, gezondheid en geluid expliciet mee te nemen in advies en communicatie.

Praktische tips voor beleidsmakers en adviseurs

Hoe vertaal je dit alles nu naar je dagelijkse werk? Een aantal concrete aanbevelingen.

1. Bepaal eerst het doel, kies daarna het model

Stel jezelf altijd deze vraag:

• Gaat het om toetsing (wet- en regelgeving, energielabel)? → gebruik een normeringsmodel.
• Gaat het om beleid of scenario’s op wijk- of landelijk niveau? → gebruik een beleidsmodel met gemiddelde parameters of een statistisch model.
• Gaat het om individueel advies aan bewoners? → gebruik een maatwerkadviesmodel dat kalibreert op gemiddeld werkelijke verbruik.

2. Check of het startverbruik realistisch is

• Vergelijk het modeluitgangspunt met CBS-verbruiksstatistieken of lokale data.
• Ligt het modelverbruik structureel hoger dan de statistiek? Dan zijn de geschatte besparingen waarschijnlijk te hoog.
• Gebruik waar mogelijk werkelijke meterstanden als startpunt voor individueel advies.

3. Maak bewonersgedrag expliciet

• Vraag naar stookgedrag, aanwezigheid en gebruik van ruimtes.
• Geef altijd een bandbreedte in plaats van één getal (bijvoorbeeld “tussen 400 en 650 m³ gas per jaar”).
• Leg uit dat zuinige gebruikers minder besparen dan gemiddeld – en onzuinige meer.

4. Investeer in meer empirisch onderzoek

Nederland heeft voor een succesvolle duurzame energietransitie beter inzicht nodig in de werkelijke effecten van isolatie. Dat betekent:

• meer voor-en-na-metingen van energieverbruik bij renovatieprojecten,
• systematisch vastleggen van welke maatregelen zijn genomen én met welke kwaliteit,
• samenwerking tussen gemeenten, netbeheerders, kennisinstellingen en marktpartijen om data (onder goede privacyvoorwaarden) beschikbaar te maken.

Hoe meer empirische basis, hoe beter AI-gestuurde modellen en simulaties in de toekomst ook worden. De combinatie van AI in de Nederlandse energiesector en goede data kan de inschattingen voor isolatie veel nauwkeuriger maken.

Waarom dit nu extra urgent is (december 2025)

Met 2030 steeds dichterbij en de Nederlandse klimaatdoelen onder druk, groeit de druk om snel én slim te isoleren. Budgetten voor isolatieprogramma’s zijn groot, net als de verwachtingen.

Als we nu structureel de effecten van isolatiemaatregelen overschatten, krijgen we over een paar jaar een vervelend dubbelprobleem:

• gemiste CO₂-reductie,
• dalend vertrouwen van burgers en politiek.

Een realistisch beeld van energiebesparing door woningisolatie is dus geen technische hobby, maar een strategische randvoorwaarde voor het klimaatbeleid.

---

Wie in Nederland serieus bezig is met woningisolatie – van beleidsmaker tot energieadviseur en data-analist – zou één vraag op zijn bureau moeten hebben liggen: Gebruik ik het juiste model voor het juiste doel?
Als het antwoord niet volmondig “ja” is, is dit hét moment om dat aan te pakken.

Wil je je isolatiestrategie, rekenmodellen of AI-toepassingen voor energieverbruik kritisch laten tegenlezen of verbeteren? Dan is nu het ideale moment om dat te organiseren, vóórdat de volgende ronde besluiten en investeringen wordt genomen.