Het Global Energy Assessment zegt dat 75% hernieuwbare energie in 2050 haalbaar is. Zo helpt AI Nederland om dat doel écht te bereiken.
75% hernieuwbare energie in 2050: ambitieus, maar haalbaar
Het Global Energy Assessment (GEA) stelt dat in 2050 zo’n 75% van de wereldbevolking kan worden voorzien van hernieuwbare energie. Niet als toekomstfantasie, maar als realistisch scenario – mits we keuzes durven maken.
Voor Nederland is dat geen ver-van-ons-bed-show. We zitten midden in een energietransitie, met een overbelast net, scherpe klimaatdoelen voor 2030 en 2050, én een snel groeiend aandeel zon en wind. De crux? Energiebesparing en een slimme systeemtransformatie. En precies daar komt kunstmatige intelligentie (AI) in beeld.
In deze blog koppel ik de inzichten uit het Global Energy Assessment aan de Nederlandse praktijk: hoe komen we richting die 75% hernieuwbare energie, en welke rol speelt AI in netbeheer, vraagvoorspelling, onderhoud en de integratie van hernieuwbare bronnen?
Wat het Global Energy Assessment écht zegt over de energietoekomst
De kernboodschap van het GEA is scherp: een duurzame mondiale energievoorziening is technisch en economisch mogelijk, mits we inzetten op efficiëntie, hernieuwbare bronnen en een andere manier van aansturen van het energiesysteem.
Drie pijlers: besparen, verduurzamen, veranderen
Het rapport draait grofweg om drie pijlers die ook in Nederland direct herkenbaar zijn:
-
Energiebesparing en efficiëntie
Minder verbruik voor dezelfde dienst: betere isolatie, zuinige apparaten, efficiëntere industrie, elektrificatie van vervoer en warmte. -
Transformatie van de energieproductie
Van fossiel naar hernieuwbare energie zoals zon, wind, geothermie en duurzame warmte, aangevuld met flexibiliteitsopties zoals opslag en vraagsturing. -
Systeembenadering in plaats van losse projecten
Niet alleen extra zonnepanelen of windparken, maar een integraal ontwerp van het hele systeem: infrastructuur, marktmechanismen, regelgeving en digitale sturing.
In Nederland zie je alle drie terug in het Klimaatakkoord, de Regionale Energiestrategieën (RES’en) en de investeringsplannen van netbeheerders. Maar eerlijk: zonder digitalisering en AI loopt die transitie vast in complexiteit.
De energietransitie is geen bouwproject, maar een dataprobleem. En dataproblemen los je op met slimme algoritmes.
Waarom Nederland AI nodig heeft om richting 75% hernieuwbaar te gaan
Nederland botst al tegen de grenzen van het net. Congestiemeldingen, wachtlijsten voor zonneparken, bedrijven die geen aansluiting krijgen: het systeem is niet ontworpen voor miljoenen decentrale bronnen.
Het klassieke energiesysteem kraakt in zijn voegen
Het oude model was simpel: een paar grote centrales leveren voorspelbare productie, het verbruik varieert beperkt en netbeheerders plannen jaren vooruit. Dat is voorbij. We hebben nu:
- honderdduizenden daken vol zonnepanelen;
- een explosieve groei van warmtepompen en laadpalen;
- flexibele industriële processen;
- wind op zee die soms meer produceert dan de vraag.
Zonder slimme sturing leidt dit tot:
- netcongestie (file op het stroomnet);
- onnodig afschakelen van hernieuwbare productie;
- hogere systeemkosten en vertraging van projecten.
AI als brein van het nieuwe energiesysteem
Hier komt AI in de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” volop tot zijn recht. AI is niet alleen een handige tool, maar een noodzakelijke laag bovenop fysieke infrastructuur.
AI maakt het mogelijk om:
- vraag en aanbod continu te voorspellen op verschillende tijdschalen (minuten, uren, dagen, seizoenen);
- flexibele bronnen slim aan te sturen (laadpalen, batterijen, warmtepompen, industriële afnemers);
- onderhoud en storingen te voorspellen, zodat het net betrouwbaarder wordt zonder overdreven overcapaciteit;
- netinvesteringen te optimaliseren: waar versterk je, waar kun je beter flexibiliteit organiseren of lokaal balanceren?
De realiteit: zonder zulke digitale hersenen wordt 75% hernieuwbare energie in 2050 een stuk duurder en stroever.
AI in de praktijk: van netoptimalisatie tot onderhoudspredictie
AI in de energietransitie klinkt vaak abstract, maar het wordt al concreet toegepast – ook in Nederland.
1. Netoptimalisatie: meer capaciteit uit hetzelfde net
Netoptimalisatie met AI betekent dat algoritmes continu bepalen hoeveel ruimte er écht is op kabels en transformatoren. In plaats van conservatieve, statische veiligheidsmarges kijkt AI naar real-time data:
- actuele belasting;
- weersverwachting (bijvoorbeeld koeling van kabels door wind of regen);
- geplande en verwachte productie van zon en wind;
- bekende onderhoudsplannen.
Hiermee kun je:
- tijdelijke extra capaciteit beschikbaar maken voor duurzame projecten;
- congestie slimmer verdelen en spreiden;
- investeringen gerichter plannen.
Een praktisch voorbeeld: een regio met veel zon en beperkte netcapaciteit. Met AI-gestuurde congestion management kun je afspreken dat sommige afnemers vrijwillig terugschakelen bij pieken (tegen vergoeding), in plaats van iedereen af te wijzen.
2. Vraagvoorspelling: sturen op gedrag in plaats van alleen op aanbod
Hoe beter we de vraag naar energie voorspellen, hoe makkelijker het is om hernieuwbare bronnen te integreren.
AI-modellen gebruiken onder meer:
- historische verbruiksdata;
- weerdata (temperatuur, zoninstraling, wind);
- kalenderdata (weekend, feestdagen, vakanties);
- sectorspecifieke patronen (bijvoorbeeld glastuinbouw, datacenters).
Daarbovenop komt gedrag: laadgedrag van elektrische auto’s, het gebruik van warmtepompen, en straks ook wijkbatterijen. AI leert patronen herkennen en voorspelt daardoor nauwkeuriger wanneer pieken ontstaan.
Dat maakt vraagsturing (demand response) mogelijk: prijzen of prikkels die huishoudens en bedrijven stimuleren hun verbruik te verschuiven naar uren met veel zon en wind. Zo koppel je menselijk gedrag direct aan het GEA-doel: meer hernieuwbare energie benutten, minder verspilling.
3. Onderhoudspredictie: betrouwbaarheid zonder overdimensionering
Een energiesysteem met veel hernieuwbare bronnen heeft méér componenten: omvormers, kabels, transformatoren, schakelaars, laadpalen. Alles kan kapot. Als je overal maximale reserve inbouwt, worden de kosten onnodig hoog.
Met predictive maintenance gebruikt AI sensordata en storingshistorie om te voorspellen:
- welke componenten verhoogd risico hebben op uitval;
- wanneer onderhoud het meest kosteneffectief is;
- waar je onderdelen op voorraad moet houden.
Het resultaat:
- minder ongeplande storingen;
- lagere operationele kosten;
- meer ruimte om hernieuwbare productie betrouwbaar aan te sluiten.
Integratie van hernieuwbare energie: AI als regisseur
De stap van “meer zon en wind” naar “75% van de bevolking op hernieuwbaar” vraagt een regisseur die continu afstemt tussen bronnen, opslag en vraag. Die rol is te complex voor handmatige planning; daar is AI voor nodig.
Van losse assets naar een slim energiesysteem
In veel projecten wordt nog gedacht in losse assets: een zonnepark hier, een windturbine daar, een batterij elders. AI maakt de stap naar een virtuele energiecentrale (Virtual Power Plant, VPP): een digitaal gekoppeld geheel van bronnen en gebruikers.
Een VPP kan onder meer:
- honderden of duizenden kleine installaties bundelen tot één stuurbare eenheid;
- realtime reageren op prijssignalen en netcondities;
- automatisch energie opslaan óf leveren wanneer dat maatschappelijk het meeste oplevert.
Voor Nederlandse gemeenten en ontwikkelaars betekent dit dat je bij een nieuwe wijk of bedrijventerrein beter vanaf dag één denkt in termen van energie-ecosysteem in plaats van “zoveel MWp zonne-energie”.
Voorbeeldscenario: AI in een Nederlandse energieregio
Stel: een energieregio in 2030 met:
- veel zon op dak en een paar grote zonneparken;
- een windpark op land en aansluiting op wind op zee;
- een mix van woningen met warmtepompen;
- laadinfrastructuur voor elektrisch vervoer;
- een paar grote industriële afnemers.
Een AI-gestuurd systeem kan hier:
- 24/7 voorspellen hoeveel zon en wind er aankomt en wat de vraag wordt.
- Slim laden en ontladen van wijkbatterijen en industriële opslag.
- Laadpalen aansturen zodat auto’s vooral laden wanneer er overschot is.
- Warmtepompen en boilers bufferen: wat eerder of later verwarmen om pieken af te vlakken.
- Signalen aan netbeheerder en markt geven: waar zijn knelpunten, waar is nog ruimte?
Zo komt de ambitie van het GEA – een systeem waarin hernieuwbare bronnen de norm zijn – ineens dichterbij, heel concreet en lokaal.
Wat organisaties nú kunnen doen om klaar te zijn voor 2050
AI inzetten voor de energietransitie is geen technologieproject, maar een strategische keuze. Organisaties die nu beginnen, bouwen een voorsprong op richting 2030 en 2050.
1. Zie data als infrastructuur, niet als bijproduct
Zonder goede data is AI waardeloos. Dat betekent:
- meetpunten plaatsen (slimme meters, sensoren, monitoring op assets);
- data-kwaliteit op orde brengen (opschonen, standaardiseren);
- afspraken maken over eigendom, privacy en toegang.
Wie data nog verstopt in Excel-silo’s, remt zichzelf af.
2. Klein beginnen, groot denken
Je hoeft niet meteen het hele energiesysteem door AI te laten aansturen. Praktische instaproutes zijn bijvoorbeeld:
- een AI-model voor vraagvoorspelling in één fabriek of wijk;
- predictive maintenance op een deel van je installaties;
- een pilot met flexibel laden van bedrijfswagens of logistieke hubs.
Kies een case met duidelijke businesscase (lagere kosten, minder storingen, extra omzet) en schaal daarna op.
3. Mens en algoritme: niet óf-óf, maar én-én
AI neemt geen beslissingen over klimaatdoelen of investeringsstrategie; dat blijft mensenwerk. Waar AI wél sterk in is:
- scenario’s doorrekenen;
- patronen ontdekken die mensen missen;
- continu bijsturen op basis van nieuwe data.
De beste resultaten ontstaan als je domeinexperts (engineers, planners, assetmanagers) laat samenwerken met data scientists. Niet in aparte werelden, maar in één team.
4. Koppel je AI-strategie aan de nationale klimaatdoelen
Wie zijn AI-projecten los ziet van de Nederlandse klimaatdoelen, mist kansen op samenwerking, subsidie en schaal. Richt je projecten op thema’s als:
- netcongestie verminderen;
- versnelling van hernieuwbare energieprojecten;
- elektrificatie van industrie en mobiliteit;
- energiebesparing en efficiëntie.
Zo draagt jouw organisatie direct bij aan de weg richting de 75% hernieuwbare energie waar het Global Energy Assessment over spreekt.
De volgende stap in de serie “AI voor Nederlandse Energie”
Het Global Energy Assessment laat zien dat een wereld met 75% hernieuwbare energie in 2050 haalbaar is. In Nederland hebben we de middelen, kennis en urgentie om daar een voortrekkersrol in te pakken. Maar zonder slimme aansturing verandert de energietransitie in een dure lappendeken.
AI geeft ons de kans om energiebesparing, netoptimalisatie, vraagvoorspelling, onderhoudspredictie en integratie van hernieuwbare energie aan elkaar te knopen tot één samenhangend systeem. Dat is geen luxe, maar een voorwaarde als we het tempo willen halen.
Wil je als organisatie serieus mee in deze ontwikkeling, dan is de vraag niet óf je met AI aan de slag gaat, maar waar je vandaag begint. Welke datastromen heb je al, welke knelpunten voel je als eerste, en waar ligt de snelste impact?
De volgende artikelen in de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” gaan dieper in op concrete use cases, van voorspellend onderhoud tot AI-gestuurde flexibiliteitsmarkten. Wie nu instapt, bepaalt straks mee hoe het energiesysteem van 2050 eruitziet.