Zo digitaliseert Nederland zijn energiesysteem vanaf 2026

Waarom 2026 een kantelpunt wordt voor het energiesysteem

Vanaf 2026 gaat Nederland het energiesysteem doelbewust digitaliseren. Niet met losse proefprojecten, maar met een landelijke Actieagenda Digitalisering Energiesysteem, getrokken door het ministerie van Klimaat en Groene Groei, TNO en de Topsector Energie.

Dat is geen beleidsdetail. Het is een noodzakelijke stap om netcongestie, vollopende aansluitingen, grillige zonne- en windproductie én de elektrificatie van industrie en mobiliteit überhaupt beheersbaar te houden. Zonder digitalisering lopen we vast in beton en koper voordat we onze klimaatdoelen halen.

In deze blog plaats ik de nieuwe actieagenda in de bredere reeks “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”. Je leest:

• waarom digitalisering nú prioriteit krijgt,
• welke rol AI daarin speelt (veel groter dan vaak wordt gedacht),
• wat dit betekent voor netbeheerders, energiebedrijven, industrie en projectontwikkelaars,
• en hoe je je organisatie in 2025 al klaarzet voor wat er vanaf 2026 aankomt.

Wat houdt de Actieagenda Digitalisering Energiesysteem in?

De kern: de overheid en de sector willen digitalisering structureel verankeren in het energiesysteem. Geen losse innovaties meer in de marge, maar afspraken, standaarden en investeringen over de volle breedte.

De contouren (op basis van publieke informatie en vergelijkbare trajecten):

• Start uitvoering in 2026 onder regie van de Topsector Energie
• Samenwerking tussen ministerie van Klimaat en Groene Groei, TNO, netbeheerders, marktpartijen en kennisinstellingen
• Tientallen acties rond data, algoritmes, cyberveiligheid, regelgeving en governance

Waarschijnlijk speerpunten van de actieagenda

Op basis van eerdere beleidsstukken en Europese trends kun je de agenda grofweg in vijf blokken opdelen:

1. Data-infrastructuur

   • uniforme datastandaarden (bijv. voor meetdata, congestie-informatie, flexibiliteitscontracten)
   • betere ontsluiting van netdata richting marktpartijen en energieservices
   • afspraken over datakwaliteit, eigenaarschap en toegang

2. Slimme sturing en AI

   • inzet van AI voor netoptimalisatie en congestiemanagement
   • algoritmes voor vraagvoorspelling (consumenten, industrie, laadinfra)
   • predictive maintenance bij netbeheerders en productie-installaties

3. Flexmarkt en vraagrespons

   • digitale platforms voor flexibiliteitsmarkten
   • prijsprikkels tot op kwartier- of zelfs vijfminutenniveau
   • integratie met thuisbatterijen, EV’s, warmtepompen en industriële flexibiliteit

4. Veiligheid, privacy en betrouwbaarheid

   • cyberveiligheid als harde randvoorwaarde
   • privacy-proof data-uitwisseling (AVG, pseudonimisering, federated learning)
   • transparante en uitlegbare AI in kritieke beslisprocessen

5. Regelgeving en rolverdeling

   • heldere kaders voor wat netbeheerders digitaal mogen sturen en wat de markt doet
   • experimenteerruimte voor nieuwe AI-toepassingen
   • koppeling met Europese regels (bijv. EU Data Act, Network Codes)

De rode draad: het energiesysteem wordt data-gedreven, en AI wordt een integraal onderdeel van de infrastructuur.

Waarom digitalisering onmisbaar is voor de Nederlandse energietransitie

De energietransitie in Nederland wringt inmiddels vooral in het net. We kennen de verhalen: geen nieuwe aansluitingen meer voor bedrijven, zonneparken ‘op de wachtlijst’, laadpleinen die vertraagd worden door netcongestie.

Hier is waarom digitalisering – en specifiek AI – geen luxe extra is maar een basisvoorwaarde.

1. Netcongestie: slimmer sturen in plaats van alleen zwaarder bouwen

Fysiek uitbreiden blijft nodig, maar bouw je alleen kabels en stations bij, dan blijf je achter de feiten aanlopen. AI maakt het mogelijk om:

• Belasting van het net real-time te voorspellen op wijk- of transformatorniveau
• Flexibel vermogen aan te sturen (batterijen, EV-laden, industriële processen)
• Congestie te verzachten door dynamische contracten en tarieven

Een praktijkvoorbeeld dat ik vaak noem: als een regionaal net op een winteravond op 97% van z’n capaciteit zit, kan een AI-model voorspellen of de piek écht wordt overschreden. Is de kans klein, dan hoeft de netbeheerder geen hele wijk extra af te knijpen. Dat scheelt onnodige beperkingen en frustratie bij klanten.

2. Integratie van zon en wind: van ‘weerbericht’ naar ‘energiebesturing’

Nederland heeft inmiddels meer dan 20 GW aan geïnstalleerd zonnevermogen en blijft doorgroeien. De variatie in productie is enorm. AI-modellen kunnen:

• productie van zonne- en windparken tot op kwartierniveau voorspellen,
• vraagprofielen van industrie, huishoudens en mobiliteit combineren,
• en daaruit stuurstrategieën afleiden: wanneer laden batterijen, wanneer draait elektrolyse, wanneer zet je vraag af.

Zonder deze digitalisering loop je simpelweg tegen de fysieke grenzen van het net aan en moet je duurzame productie afregelen. Dat is maatschappelijk en financieel zonde.

3. Onderhoud en betrouwbaarheid: van storingen blussen naar storingen voorkomen

Predictive maintenance is misschien minder zichtbaar voor het grote publiek, maar voor de sector enorm belangrijk.

AI kan patronen herkennen in:

• temperatuurmetingen van transformatoren,
• trillingsdata van windturbines,
• schakelingen in middenspanningsstations.

Zo kun je componenten preventief vervangen voordat ze uitvallen. Dat maakt het net betrouwbaarder, en het scheelt storingen, claims en noodreparaties. Voor een land dat zwaar leunt op elektriciteit (datacenters, OV, digitale diensten) is dat cruciaal.

Concreet: zo verandert digitalisering het werk van energiepartijen

De actieagenda is beleid. Maar wat betekent dit in de praktijk voor organisaties in de Nederlandse energiesector?

Voor netbeheerders

Netbeheerders worden van traditionele infra-beheerders steeds meer data- en AI-organisaties.

De impact:

• meer eigen data science- en AI-teams,
• integratie van AI in operations centers (bijvoorbeeld dispatching van congestiemaatregelen),
• nieuwe functies gericht op data governance en modelvalidatie,
• nauwere samenwerking met marktpartijen rond flexibiliteit.

Wie nu nog vooral op Excel, statische modellen en ervaringskennis stuurt, loopt tegen 2026 achter. De actieagenda gaat die omslag juist versnellen en legitimeren.

Voor energieleveranciers en aggregators

Leveranciers, aggregators en energiedienstenbedrijven krijgen meer ruimte – én druk – om slimme diensten te bouwen:

• dynamische energiecontracten gekoppeld aan AI-gestuurde voorspellingen;
• vraagrespons-programma’s voor MKB en industrie;
• geïntegreerde oplossingen met laadinfra, batterijen en gebouwbeheer.

De partijen die het winnen, zijn die met:

• sterke voorspellende modellen,
• een gebruiksvriendelijke klantinterface,
• en een goede integratie met netinformatie en flexmarkten.

Voor industrie, vastgoed en projectontwikkelaars

Voor grootverbruikers en ontwikkelaars verandert vooral het spel rond ruimte op het net.

Met digitalisering en AI kun je:

• flexibele profielen aantonen (en daarmee eerder of ruimer aangesloten worden),
• je eigen assets (PV, batterijen, warmtepompen, koeling, productieprocessen) slim sturen om netcapaciteit efficiënter te benutten,
• beter onderbouwen welke infrastructuur waar wél kan als je flexibel opereert.

Projecten die hun flexibiliteit goed onderbouwen met data en scenario’s, gaan in de nieuwe werkelijkheid een streepje voor krijgen bij netbeheerders en financiers.

AI-toepassingen die je nu al kunt voorbereiden (voor 2026)

Wachten op 2026 is geen optie. De organisaties die voorop willen lopen, gebruiken 2025 als voorbereidingsjaar. Drie concrete richtingen.

1. Bouw een solide datafundament

Zonder goede data is elke AI-case gedoemd te stranden.

• Breng in kaart welke operationele data je al hebt (meters, SCADA, productie, weersdata, contractdata).
• Verbeter datakwaliteit: meetfrequentie, volledigheid, tijdssynchronisatie.
• Richt basisprocessen in voor data governance: wie is eigenaar, wie mag wat gebruiken, hoe borg je privacy?

Een vuistregel: als je je data niet in een dag kunt uitleggen aan een nieuwe data scientist, zit je fundament niet goed.

2. Start met één duidelijke AI-use case

Veel organisaties struikelen doordat ze alles tegelijk willen. Kies één scherpe case en maak die succesvol.

Voorbeelden:

• als netbeheerder: congestievoorspelling op middenspanningsniveau,
• als leverancier: verbruiks- en prijspredictie voor dynamische contracten,
• als industriële klant: optimalisatie van verbruik rond piektarieven en netcapaciteit.

Werk van POC naar pilot naar productie, en documenteer wat er nodig is aan IT, procesaanpassingen en governance.

3. Organiseer mens en governance rond AI

AI in het energiesysteem raakt direct de leveringszekerheid en klantbelangen. Dus moet je governance op orde zijn.

• Richt een multidisciplinair team in (IT, operatie, regulering, security, business).
• Leg vast welke beslissingen een AI-systeem mag nemen en waar menselijke controle blijft.
• Ontwikkel interne richtlijnen voor transparantie en uitlegbaarheid van modellen.

Wie dit nu regelt, sluit in 2026 naadloos aan op de lijn van de Actieagenda Digitalisering Energiesysteem.

Hoe past dit in de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”?

In deze serie hebben we het vaker over losse AI-toepassingen gehad:

• netoptimalisatie,
• vraagvoorspelling,
• predictive maintenance,
• en integratie van hernieuwbare energie.

De Actieagenda Digitalisering Energiesysteem tilt dit naar een hoger niveau: AI wordt geen verzameling losse innovaties meer, maar een structureel onderdeel van de Nederlandse energie-infrastructuur.

Dit betekent voor jou als professional in de energiesector:

• je AI-strategie koppelen aan nationale en Europese kaders,
• je projecten zo ontwerpen dat ze passen bij de opkomende standaarden,
• en actief meedoen in pilots, consultaties en samenwerkingen die vanuit de actieagenda ontstaan.

Wie hier nu op inspeelt, heeft straks een voorsprong wanneer digitalisering en AI niet langer ‘nice to have’ zijn, maar gewoon onderdeel van hoe we in Nederland energie produceren, transporteren en gebruiken.

Volgende stap

Wil je in 2025 al praktisch bezig met AI in jouw energieorganisatie? Begin met een korte interne scan:

1. Waar zit in onze keten de grootste druk (congestie, kosten, betrouwbaarheid, klanttevredenheid)?
2. Welke data hebben we daarover al beschikbaar?
3. Welke kleine, maar concrete AI-case kan binnen 3–6 maanden aantoonbare impact laten zien?

Die drie antwoorden vormen een realistisch startpunt om klaar te zijn voor het digitale energiesysteem dat vanaf 2026 vorm krijgt.