Waarom scherpe keuzes in energie niet zonder AI kunnen

Waarom scherpe keuzes in energie niet zonder AI kunnen

De gemiddelde wachttijd voor een nieuwe grootverbruikaansluiting op het Nederlandse stroomnet loopt in sommige regio’s op tot 8 tot 10 jaar. Tegelijkertijd willen we vóór 2030 grote stappen zetten richting de klimaatdoelen én concurrerend blijven als vestigingsland voor industrie. Dat botst frontaal.

Drie onderzoekers van CE Delft waarschuwden recent in ESB dat de overheid nu scherpe keuzes moet maken in de verdeling van (duurzame) energie over sectoren. Ze hebben gelijk – maar er ontbreekt iets in die discussie: zonder slimme data en kunstmatige intelligentie (AI) worden die keuzes óf trager, óf duurder, óf gewoon verkeerd.

In deze blog, onderdeel van de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”, laat ik zien:

• waarom scherpe keuzes in de energietransitie onvermijdelijk zijn;
• hoe AI helpt om eerlijker, sneller en slimmer te beslissen;
• wat dit concreet betekent voor netbeheerders, industrie, gemeenten en beleidsmakers;
• hoe je vandaag al kunt starten met datagedreven besluitvorming.

De kern van het probleem: meer ambities dan ruimte op het net

De Nederlandse energietransitie zit klem tussen drie harde realiteiten:

1. Beperkte netcapaciteit – het hoog- en middenspanningsnet zit in grote delen van het land vol.
2. Hoge tempo-eisen – 55% minder CO₂ in 2030, klimaatneutraal in 2050.
3. Economische belangen – industrie, datacenters, mobiliteit en de gebouwde omgeving concurreren om dezelfde duurzame energie.

Zonder keuzes krijg je precies wat we nu al zien:

• lange rijen bedrijven op de wachtlijst;
• projecten die technisch wél kunnen, maar financieel onrendabel worden door vertraging;
• politieke ad-hocoplossingen onder druk van incidenten.

De CE Delft-onderzoekers stellen: de overheid moet prioriteren. Bijvoorbeeld: welke sector krijgt als eerste toegang tot schaarse groene stroom en waterstof? Waar mag het net het eerst verzwaard worden? Welke regio’s krijgen voorrang?

Mijn stelling: zulke keuzes kun je anno 2025 niet meer maken op onderbuik, lobbykracht of statische Excel-scenario’s. Daar heb je AI-gestuurde besluitvorming voor nodig.

Hoe AI scherpe keuzes in de energietransitie ondersteunt

AI helpt niet door “magisch” meer netcapaciteit te creëren, maar door beter gebruik te maken van wat we al hebben en toekomstige keuzes veel preciezer door te rekenen.

1. Slimmer prioriteren van schaarse netcapaciteit

Scherpe keuzes beginnen met een simpele vraag: Wie krijgt wanneer hoeveel vermogen? AI kan dat prioriteringsprobleem beter oplossen dan klassieke modellen, omdat het:

• veel meer variabelen tegelijk kan meenemen (CO₂-reductie, banen, investeringsvolume, ruimtelijke inpassing, netimpact);
• continu kan leren van nieuwe data (werkelijke aansluitlast, productieprofielen, weersdata);
• scenario’s razendsnel kan doorrekenen.

Concreet kun je denken aan een AI-ondersteund allocatiemodel dat voor elke nieuwe aansluiting een scoringskaart maakt, bijvoorbeeld:

• CO₂-reductie per MWh verbruik;
• toegevoegde economische waarde per MWh;
• bijdrage aan regionale doelen (RES, klimaatadaptatie, werkgelegenheid);
• benodigde netinvesteringen (tijd, kosten, ruimteclaim).

Zo’n model adviseert vervolgens: “Project A eerst aansluiten, B in 2028, C alleen bij netverzwaring of flexibiliteitsafspraken.” De politiek blijft aan zet om de weging van criteria vast te stellen, maar de berekening wordt eerlijker, transparanter en beter uitlegbaar.

2. Vraagvoorspelling: zonder goede forecast geen goede keuzes

Je kunt geen verstandige keuzes maken over netinvesteringen en sectorverdeling als je de toekomstige vraag naar energie niet goed kent. Hier blinkt AI echt uit.

Met AI-vraagvoorspelling kun je per regio en per sector veel nauwkeuriger inschatten:

• hoeveel elektriciteit en warmte er nodig is in 2030, 2035, 2040;
• hoe snel elektrische mobiliteit, warmtepompen en elektrificatie van processen toenemen;
• welke profielen horen bij verschillende typen bedrijven en woningen.

Netbeheerders gebruiken nu al machine learning-modellen om belastingsprofielen op wijkniveau te voorspellen. De volgende stap is dat rijksoverheid en provincies die inzichten rechtstreeks gebruiken in ruimte- en industriebeleid:

“We zien dat deze regio in 2032 structureel aan zijn grenzen komt. Nieuwe zware industrie hier toestaan is alleen verstandig als we ook grootschalige flexibiliteit en opslag afdwingen.”

Zonder zulke AI-ondersteunde prognoses loop je achter de feiten aan en word je telkens verrast door nieuwe “netcongestiehotspots”.

3. AI voor netoptimalisatie: meer uit dezelfde kabels en stations

Elke euro die je niet aan onnodige netverzwaring uitgeeft, kun je inzetten voor de duurzame transitie zelf. AI is hier extreem praktisch:

• Congestiemanagement: algoritmes bepalen dynamisch welke grootverbruikers tijdelijk kunnen terugregelen tegen vergoeding.
• Topologie-optimalisatie: AI zoekt instellingen van het net waarbij spanningen en stromen het meest gunstig verdeeld zijn.
• Voorspellend onderhoud: sensordata en AI voorspellen storingen in transformatoren en kabels, zodat je gericht onderhoud plant en uitval voorkomt.

Het effect? In meerdere Europese pilots bleken netbeheerders 5–15% extra capaciteit te ontsluiten met slimme sturing en flexibiliteit, vóór er ook maar één nieuwe kabel in de grond ging. Dat soort percentages besluit óf een regio volledig op slot gaat, óf er nét genoeg ruimte is voor een nieuwe waterstoffabriek of batterijcluster.

Van politieke keuzestress naar datagedreven prioritering

De discussie rond de energietransitie verzandt snel in politieke keuzestress: iedereen wil voorrang, iedereen heeft goede argumenten, en de Kamer krijgt stapels rapporten met uiteenlopende scenario’s.

AI lost de politiek niet af, maar kan die keuzestress structureren.

Transparante besluitregels met AI

Wat je nodig hebt, is een duidelijke beslissingsarchitectuur:

1. Politiek bepaalt de spelregels en waarden:
   • Welke doelen wegen zwaarder: CO₂-reductie, werkgelegenheid, leveringszekerheid, ruimtelijke kwaliteit?
   • Hoeveel risico wil je als overheid acceptëren in scenario’s?
2. Experts en datateams bouwen AI-modellen die die waarden doorrekenen op concrete projecten, regio’s en sectoren.
3. Beleidsmakers en bestuurders krijgen begrijpelijke dashboards:
   • “Als we deze sector prioriteit geven, halen we X megaton extra CO₂-reductie maar lopen we Y banen mis.”

Zo wordt politiek weer wat het hoort te zijn: gekozen prioriteiten stellen, niet proberen in Excel-achtige details te verdwalen. De AI-modellen leveren de bril waarmee je scherper ziet wat je politieke keuzes feitelijk doen in het energiesysteem.

Eerlijke verdeling tussen sectoren en regio’s

Een veelgehoorde zorg: “Krijgt alleen de grote industrie toegang tot het net, en vallen mkb en burgers buiten de boot?” Dat is een terechte angst als verdeling vooral via lobbykracht gaat.

Met AI kun je juist objectieve verdelingsregels simuleren en toetsen:

• Hoe pakt een industrie-prioriteit uit voor woningbouwprojecten?
• Wat gebeurt er als je mkb en maatschappelijke instellingen (zorg, onderwijs) een minimale gegarandeerde capaciteit geeft?
• Welke regio’s raken structureel achter als je alleen kijkt naar kortetermijn-economische opbrengst?

Dat maakt het makkelijker om bewust te zeggen: “We kiezen ervoor dat een deel van de duurzame energie altijd naar lokale warmteprojecten gaat, óók als een datacenter op papier meer oplevert.”

Praktische AI-toepassingen per doelgroep

AI in de energietransitie blijft vaak hangen in hoog-over verhalen. Hieronder een paar concrete toepassingen voor verschillende spelers.

Voor netbeheerders

• Congestievoorspelling per transformatorstation met machine learning.
• Automatische scenarioanalyse: welke aansluitaanvragen kun je verwerken bij verschillende groei- en elektrificatiescenario’s?
• Flexcontract-optimalisatie: bepalen bij welke klanten flexibiliteitsafspraken de meeste netruimte creëren tegen de laagste kosten.

Voor industrie en grote verbruikers

• Vraagrespons-algoritmes die processen slim opschuiven op basis van stroomprijzen en netdruk.
• Energie-optimalisatie in processen (bijvoorbeeld in chemie, food, datacenters) met AI-modellen die continu zoeken naar efficiencywinst.
• Businesscase-simulatie: welke locatiekeuzes zijn haalbaar gegeven netcongestie en verwachte capaciteit?

Voor gemeenten en regio’s

• AI-ondersteunde warmtevisies: welke mix van warmtepompen, warmtenetten en restwarmte is technisch én ruimtelijk haalbaar?
• Ruimte-energie-koppeling: AI-modellen die kaartlagen van netcapaciteit, woningbouw, natuur en industrie over elkaar leggen en optimale zones voorstellen.
• Impactanalyse voor RES-projecten: wat betekent een groot zonneveld of windpark voor lokale netten en verbruikers?

Hoe begin je als organisatie met AI in de energietransitie?

Je hoeft niet te wachten op een landelijk wonderplan. Er zijn een paar praktische stappen die ik vaak zie werken:

1. Kies één scherp afgebakend vraagstuk
   Bijvoorbeeld: “Kunnen we met AI de netbelasting van onze gemeente voor 2030 beter voorspellen?” of “Hoe prioriteren we aansluitaanvragen in één cluster?”

2. Zorg voor basisdatakwaliteit

   • Bundel meetgegevens, aansluitgegevens, productieprofielen en ruimtelijke data.
   • Regel juridische en privacy-aspecten direct goed.

3. Werk multidisciplinair
   Combineer energie-experts, data scientists, juristen en beleidsmakers in één team. AI-projecten mislukken vaak als ze alleen in de IT-hoek worden neergelegd.

4. Begin klein, maar koppel het aan beleid
   Een pilot die alleen een mooie visualisatie oplevert maar geen beleidsvraag raakt, sterft snel. Koppel een AI-pilot aan een concreet besluitmoment (bijvoorbeeld regionale programmering of investeringsbeslissing).

5. Maak uitlegbaarheid verplicht
   Zeker in een politiek-bestuurlijke omgeving moet een AI-model uitlegbaar zijn. Kies modellen en tooling waarmee je kunt laten zien: “Dít zijn de belangrijkste factoren achter deze aanbeveling.”

Waarom dit juist nú urgent is

De komende maanden staat energiebeleid weer hoog op de Haagse agenda: klimaatplan, netcongestiewetgeving, industriebeleid, ETS2, nieuwe budgetten voor de transitie. Ondertussen lopen gemeenten tegen stop op woningbouwprojecten aan door netcongestie, en aarzelen internationale bedrijven of ze hier nog wel moeten investeren.

Scherpe keuzes uitstellen lijkt politiek soms aantrekkelijk, maar in de energietransitie betekent uitstel meestal:

• hogere maatschappelijke kosten;
• verlies van internationale concurrentiekracht;
• onnodig veel CO₂-uitstoot.

AI biedt geen excuus om moeilijke keuzes te vermijden, maar versterkt juist de kwaliteit van die keuzes. Wie nu investeert in AI-gestuurde netoptimalisatie, vraagvoorspelling en besluitondersteuning, koopt tijd, ruimte en draagvlak in de Nederlandse energietransitie.

Als we willen dat duurzame industrie, betaalbare energie voor burgers en een betrouwbaar net samen kunnen bestaan, dan is er eigenlijk maar één eerlijke conclusie:

De overheid moet scherpe keuzes maken, en die keuzes moeten datagedreven en AI-ondersteund zijn. Anders lopen we vast – niet omdat de techniek het niet kan, maar omdat ons besluitvormingsproces achterblijft.

Wil je als overheid, netbeheerder of energie-intensief bedrijf ontdekken waar in jouw organisatie de grootste winst met AI te behalen valt? Dan is dit hét moment om een eerste usecase te definiëren en daar serieus mee aan de slag te gaan.