KEV 2023: waar AI Nederland helpt energie te besparen

Nederland haalt de doelen (nog) niet – maar AI kan het verschil maken

Nederland moet in 2030 15% minder finaal energie verbruiken dan in 2021 en het aandeel hernieuwbare energie ophogen naar zo’n 38%. Dat is geen lange-termijn-verhaal meer, dat is over vijf jaar.

De nieuwste Klimaat- en Energieverkenning (KEV) 2023 laat zien: voor een deel komen we in de buurt, maar op cruciale punten lopen we achter. Met name het primair energieverbruik en de sectordoelen voor hernieuwbare energie blijven buiten bereik als we zo doorgaan.

De rode draad: ons energiesysteem wordt complexer, met meer zon, wind, elektrische auto’s, warmtepompen en straks groene waterstof. Dat kun je simpelweg niet meer goed plannen met alleen spreadsheets en Excel-scenario’s. AI en data moeten meedraaien in de kern van de energietransitie.

In deze blog leg ik uit:

• Waar Nederland nu staat volgens de KEV 2023
• Waarom we vooral vastlopen op besparing en primair energieverbruik
• Hoe AI voor de Nederlandse energievoorziening helpt om wél aan de doelen te komen
• Concrete use-cases: van netoptimalisatie tot slimme warmtepompen en groene waterstof

1. KEV 2023 in het kort: doelen op papier, frictie in de praktijk

De KEV 2023 laat een gemengd beeld zien.

Wat gaat de goede kant op?

• Het oude doel voor finaal energieverbruik (1837 PJ) wordt gehaald.
• Met het nieuwe, scherpere doel van 1609 PJ in 2030 zitten we net binnen de bandbreedte van 1566–1818 PJ.
• De totale energiebesparing 2021–2030 stijgt in de raming naar circa het nieuwe Europese doel van 1285 PJ – ongeveer anderhalf keer hoger dan in de KEV 2022.
• Het aandeel hernieuwbare energie komt in 2030 uit tussen 32% en 42%, mede door meer zon, meer biobrandstoffen en lager finaal verbruik.

Waar gaat het mis?

• Het doel voor primair energieverbruik is 1935 PJ, maar de KEV raamt 1951–2323 PJ. Dat doel ligt dus nog buiten bereik.
• De elektriciteitsvraag groeit harder dan zon en wind kunnen bijhouden, vooral door elektrolyse voor groene waterstof, elektrificatie van industrie en mobiliteit.
• Daardoor draaien gascentrales langer door en blijven omzettingsverliezen in de energiesector hoog.
• Nieuwe plannen zoals CO₂-afvang en opslag (CCS) en negatieve emissies kosten extra energie en duwen het primair verbruik nog verder omhoog.
• Nieuwe sectordoelen hernieuwbare energie (industrie, mobiliteit, gebouwde omgeving, warmte) uit RED III zijn nog niet in zicht.

De conclusie die ik trek: klassieke beleidsinstrumenten (subsidies, normen, afspraken) zijn nodig, maar niet genoeg. We moeten slimmer omgaan met de energie die we wél hebben. En daar hoort AI in het hart van de infrastructuur bij.

2. Finaal versus primair energieverbruik: waar zit de AI-kans?

De KEV maakt een belangrijk onderscheid:

• Finaal energieverbruik: wat eindgebruikers afnemen (bedrijven, huishoudens, mobiliteit).
• Primair energieverbruik: finaal verbruik + conversieverliezen (vooral in elektriciteits- en warmtesector).

Op finaal verbruik boekt Nederland winst door:

• Meer elektrische voertuigen en Betalen naar Gebruik (ongeveer 60 PJ besparing).
• Maatwerkafspraken met de industrie (ongeveer 35 PJ).
• Warmtepompen, strengere energiebesparingsplicht en uitfasering van slecht geïsoleerde huurwoningen (ongeveer 20 PJ).

Maar primair blijft achter, vooral omdat het systeem als geheel niet efficiënt genoeg draait. En precies hier is AI niet “leuk voor erbij”, maar een serieuze randvoorwaarde.

Voorbeeld: waarom primair verbruik stijgt terwijl we verduurzamen

• Elektrificatie van processen (ovens, warmtepompen, transport) vergroot de vraag naar stroom.
• Zon en wind groeien hard, maar niet hard genoeg én niet altijd op het juiste moment.
• Het gevolg: meer draaiuren voor gascentrales, dus hoger primair energieverbruik.

Hoe AI hier helpt

1. Vraagvoorspelling op kwartierbasis
   AI-modellen kunnen veel beter dan klassieke statistiek voorspellen wanneer en waar vraag- en aanbodpieken ontstaan.

   • Netbeheerders kunnen onderhoud en congestiemanagement slimmer plannen.
   • Energieleveranciers kunnen inkoop optimaliseren en piekcentrales minder laten draaien.

2. Slimme sturing van flexibiliteit
   Flexibiliteit – thuisbatterijen, EV’s, industriële vraagsturing, warmtenetten – is de sleutel om meer zon en wind in te passen zonder extra gasgestookte piekcentrales.

   • AI-algoritmes bepalen wanneer het slim is om te laden, te ontladen of tijdelijk af te schakelen.
   • Daarmee dalen zowel omzettingsverliezen als piekvraag, wat direct scheelt in primair energieverbruik.

3. Efficiënter gebruik van bestaande centrales

   • Predictive maintenance voorkomt onnodige stilstand en inefficiënte deellast.
   • AI-gebaseerde optimalisatie van verbrandingsprocessen verlaagt brandstofverbruik per kWh.

De kern: wil je primair energieverbruik omlaag krijgen, dan moet het hele systeem slimmer reageren op data in real time. Dat is precies waar AI het sterkst is.

3. Hernieuwbare energie en sectordoelen: zonder slimme sturing lopen we vast

De KEV 2023 laat zien dat het aandeel hernieuwbare energie in 2030 groeit naar 32–42%. Dat is fors hoger dan de vorige raming. Maar het nieuwe doel volgens RED III is rond de 38%, en de groei van het Europese doel is nóg groter.

Daarnaast zijn er subdoelen per sector:

• Industrie
• Mobiliteit
• Gebouwde omgeving
• Warmte en koude

Die sectordoelen zijn “nog niet in zicht”, stelt PBL. Vanuit een AI-bril zie ik drie grote knelpunten – én oplossingsrichtingen.

3.1 Industrie: procesoptimalisatie en slimme elektrificatie

Industrie moet zowel minder energie gebruiken als meer hernieuwbaar inzetten. Veel bedrijven zijn al bezig met elektrificatie, warmtepompen en waterstof, maar lopen vast op:

• Netcongestie
• Onzekerheid over prijzen en leveringszekerheid
• Complexe productieprocessen met strakke planningen

AI-toepassingen in de industrie:

• Optimalisatie van procesinstellingen: machine learning-modellen zoeken automatisch de instellingen waarbij je hetzelfde product met minder energie maakt.
• Productieplanning gekoppeld aan energieprijzen: algoritmes schuiven energie-intensieve batches naar momenten met veel zon/wind en lage prijzen.
• Integraal energiemanagement: AI stuurt warmtepompen, elektrische boilers, buffers en eventueel elektrolyse als één systeem.

Dit soort oplossingen helpt niet alleen het finaal verbruik, maar zorgt er ook voor dat hernieuwbare elektriciteit echt wordt gebruikt wanneer het er is.

3.2 Mobiliteit: EV’s als rijdende batterijen

In de KEV-besparing van 60 PJ spelen elektrische voertuigen al een duidelijke rol. Maar de meeste EV’s worden nog dom geladen: ’s avonds, allemaal tegelijk.

Met AI kun je EV’s omturnen tot flexibele assets:

• Slimme laadalgoritmes plannen laadsessies op basis van
  • verwachte vertrek- en aankomsttijden,
  • weersverwachting (zon/wind),
  • netbelasting op wijkniveau,
  • energieprijzen.
• Bi-directioneel laden (V2G, vehicle-to-grid) maakt van een wagenpark een decentrale batterij.

Dat betekent:

• Minder piekbelasting op het net
• Beter gebruik van hernieuwbare opwek
• Minder noodzaak om gascentrales op te starten bij pieken

En daarmee dus direct impact op zowel hernieuwbaar aandeel als primair energieverbruik.

3.3 Gebouwde omgeving en warmte: van label C naar slim gestuurd

De KEV rekent al met:

• Uitfasering van huurwoningen met slechte labels
• Meer warmtepompen
• Strengere energiebesparingsplicht

Dat is goed, maar er mist vaak een digitaal laagje.

Wat AI hier toevoegt:

• Slimme warmtepompregeling: algoritmes leren het warmteprofiel van een woning kennen en sturen de warmtepomp zó aan dat comfort blijft, maar het verbruik daalt.
• Woning- en wijkniveau voorspellingen: op basis van weer, gedrag en gebouwtype kun je de warmtevraag nauwkeurig inschatten.
• Sturing van warmtenetten: AI helpt bronnen, buffers en afgifte zo te combineren dat verliezen in het net dalen en piekcapaciteit omlaag kan.

Zodra je dit op grote schaal doet – in corporatieportefeuilles, warmtenetten, nieuwbouwwijken – zie je effect op zowel besparing als integratie van hernieuwbare warmte.

4. Data en AI als nieuwe laag onder de KEV-cijfers

De KEV is in de kern een monitorings- en verantwoordingsinstrument onder de Klimaatwet. PBL, TNO, CBS, RIVM en anderen brengen elk jaar de stand van zaken in beeld.

Als je deze jaarlijkse foto serieus neemt, ligt de logische vervolgstap voor de sector voor de hand:

Gebruik dezelfde datagedreven aanpak niet alleen om te monitoren, maar ook om in de operatie dagelijks bij te sturen.

Dat betekent concreet:

• Eén consistente datalaag over verbruik, opwek, flexibiliteit en netbelasting.
• AI-modellen die vragen beantwoorden als:
  • Waar besparen we het snelst de volgende 10 PJ?
  • In welke wijken is netcongestie in 2027 het grootst als we niets doen?
  • Welke combinaties van warmtepompen, isolatie en sturing geven de meeste CO₂-reductie per euro?
• Dashboards en beslissingsondersteuning voor beleidsmakers, netbeheerders, gemeenten en bedrijven.

De realiteit: zonder dit soort AI-ondersteunde besluitvorming blijft beleid vaak generiek, terwijl de kansen juist lokaal en sectorspecifiek zijn.

5. Wat kunnen organisaties nú doen om voor te lopen op KEV 2025?

Wie wacht tot de volgende KEV om te “zien waar we staan”, loopt achter de feiten aan. Er zijn drie stappen die ik organisaties nú zou aanraden.

5.1 Begin met een energiedata-quickscan

• Breng in kaart welke data je al hebt (meters, gebouwbeheer, productie, laadpalen, EMS).
• Check de kwaliteit: resolutie, volledigheid, betrouwbaarheid.
• Zoek één of twee concrete vragen waar AI echt waarde toevoegt, bijvoorbeeld:
  • “Hoe verlaag ik de piekvraag van mijn fabriek met 15%?”
  • “Waar in mijn vastgoedportefeuille levert een warmtepomp het meeste op?”

5.2 Bouw een eerste AI-pilot rond besparing of flexibiliteit

Richt je niet op een abstract “AI-strategieplan”, maar op een werkende use-case:

• Slim laden van een wagenpark
• AI-aansturing van een cluster warmtepompen
• Procesoptimalisatie van een energie-intensieve lijn

Meet harde resultaten: kWh, PJ-vertaling, CO₂, kosten. Daarmee sluit je direct aan op de logica van de KEV en de Europese doelen.

5.3 Veranker AI in je energie- en klimaatstrategie

• Neem AI voor energiemanagement expliciet op in meerjarenplannen.
• Werk samen met netbeheerders, leveranciers en technologiepartners.
• Zorg dat data en IT-architectuur geschikt zijn voor grootschalige toepassing (API’s, security, governance).

Wie dit nu opzet, heeft over twee à drie jaar een volwassen AI-energielaag draaien. Dáár ligt straks het concurrentievoordeel – en de bijdrage aan het halen van de Nederlandse klimaatdoelen.

Slot: van jaarplaatje naar dagelijks sturen met AI

De KEV 2023 laat duidelijk zien waar Nederland staat:

• Finaal energieverbruik en totale besparing zitten voorzichtig op koers.
• Primair energieverbruik en de sectordoelen voor hernieuwbare energie blijven achter.

AI is geen wondermiddel, maar wél een van de krachtigste tools om uit dezelfde infrastructuur en dezelfde assets meer besparing en meer hernieuwbare inpassing te halen.

Wie nu inzet op AI voor Nederlandse energie – van netoptimalisatie en vraagvoorspelling tot slimme warmtenetten en industriële sturing – helpt niet alleen mee om de doelen uit de KEV 2030 dichterbij te brengen, maar bouwt ook aan een robuuster, goedkoper en eerlijker energiesysteem.

De vraag is dus niet óf AI een rol gaat spelen in de Nederlandse energietransitie, maar wie er vooraan staan wanneer die combinatie de nieuwe norm wordt.