Klimaatdoel 2030 uit zicht? Zo kan AI het verschil maken

Klimaatdoel 2030 uit zicht – maar nog niet verloren

55% minder broeikasuitstoot in 2030 ten opzichte van 1990. Dat is geen politiek praatje, maar een wettelijke afspraak. En volgens de nieuwste Klimaat- en Energieverkenning (KEV) 2024 halen we die mijlpaal vrijwel zeker niet. Met het huidige beleid komt Nederland uit op 44–52% reductie. De maximale verwachting ligt nu zelfs 5 procentpunt lager dan een jaar geleden.

Voor iedereen die met de energietransitie bezig is – van netbeheerder tot energiecoöperatie en van beleidsmaker tot AI-start-up – is dit geen abstract probleem. Het betekent scherpere keuzes, meer druk op uitvoering en de noodzaak om slimmer te werken. In deze blog koppel ik de belangrijkste inzichten uit de KEV aan een concrete vraag:

Waar kan kunstmatige intelligentie nu, de komende vijf jaar, aantoonbaar helpen om de Nederlandse klimaatdoelen dichterbij te brengen?

Waar gaat het mis richting 2030?

De KEV 2024 is duidelijk: zonder extra beleid met snel effect halen we de 55% in 2030 niet. De huidige bandbreedte:

• Vastgesteld + voorgenomen beleid: 44–52% reductie
• Inclusief doorrekenbare extra plannen: 45–52% reductie
• Nodig voor 55%-doel: +16 megaton extra reductie (50% kans) tot +24 megaton (95% kans)

Belangrijkste oorzaken van de verslechtering

1. Tegenslagen in uitvoering

   • Vertraging bij wind op zee
   • Stagnatie in groene waterstofproductie

2. Politieke keuzes die reductie afremmen

   • Schrappen van Betalen naar Gebruik (kilometerbeprijzing)
   • Plannen voor hernieuwde mestderogatie
   • Verhoging van de maximumsnelheid
   • Onzekerheid rond salderingsregeling zonnepanelen

3. Tijdrovend beleid
   Veel maatregelen hebben een doorlooptijd van 5–10 jaar. Wat in 2025 nog op de tekentafel ligt, is in 2030 vaak nog niet volledig ingevoerd.

De harde boodschap: we hebben geen tijd meer voor alleen grote, trage systeemwijzigingen. We hebben aanvullend beleid én praktische oplossingen nodig die binnen 1–3 jaar effect hebben.

Waar gaat het wél goed – en wat zegt dat over kansen voor AI?

Ondanks de gemiste doelen is er de afgelopen jaren veel gebeurd. Aan de onderkant van de bandbreedte is de verwachte reductie sinds 2022 gestegen van 39% naar 44%. Vooral:

• Mobiliteit: meer elektrische auto’s, fiscale regelingen, extra bijmenging van biobrandstoffen (RED III)
• Gebouwde omgeving: sterkere groei van warmtepompen
• Industrie: CO₂-heffing, subsidies en CCS-projecten (zoals Porthos)

Daar tegenover staat dat de emissies in de elektriciteitssector weer oplopen door vertraging bij wind op zee en een stijgende vraag naar stroom. Waar de KEV 2022 nog uitging van 85% hernieuwbare elektriciteit in 2030, blijft de nieuwe raming steken rond 70%.

Hier zit precies de ruimte waar AI voor de Nederlandse energievoorziening nu verschil kan maken:

• beter gebruik van de bestaande infrastructuur;
• minder verspilling en stilstand;
• sneller en slimmer plannen en uitvoeren.

Als je kijkt naar 2030 is de vraag niet: welke nieuwe techniek kunnen we nog uitvinden? De vraag is:

Hoe halen we maximaal rendement uit wat er al ligt – met data en AI als versneller?

Korte doorlooptijd: waar AI wél op tijd impact heeft

De KEV maakt onderscheid tussen normeren, subsidiëren en beprijzen. Die instrumenten kosten vaak jaren. AI werkt anders: het zit in de uitvoering en kan binnen maanden resultaat opleveren, mits er data en een opdrachtgever zijn.

1. Netoptimalisatie: meer hernieuwbare energie kwijt in hetzelfde net

Congestie is inmiddels hét woord in de Nederlandse energietransitie. Stroom kan niet altijd het net op, projecten schuiven jaren op. Dat remt direct de CO₂-reductie. AI kan hier nu al helpen:

• Voorspellende netbelastingsmodellen
  AI-modellen kunnen op kwartierniveau voorspellen waar het net overbelast raakt, op basis van historische afname, weersvoorspellingen, productieprofielen van zon en wind en lokaal gedrag.

• Dynamische redispatch en curtailment
  In plaats van generieke beperkingen (bijvoorbeeld een vaste terugleverbeperking) kunnen algoritmes per minuut bepalen: welke zonneparken en batterijen sturen we bij om maximaal veel duurzame stroom wél te transporteren?

• Slimme aansluitstrategieën
  Netbeheerders kunnen met AI bepalen welke aansluitaanvragen, opslagprojecten en regelbare grootverbruikers in welke volgorde de grootste CO₂-winst per net-euro opleveren.

Dit soort toepassingen vraagt geen nieuwe wet, maar goede data, een governance-structuur en durf om te experimenteren. De doorlooptijd: eerder maanden dan jaren.

2. Vraagsturing: minder pieken, minder fossiele piekcentrales

De KEV verwacht een stevig groeiende elektriciteitsvraag. Zonder vraagsturing betekent dat meer draaiuren voor gascentrales. AI-gedreven demand response kan dat patroon doorbreken:

• Slimme sturing van warmtepompen
  Warmtepompen in woningen en utiliteit kunnen via AI-algoritmes op basis van buitentemperatuur, bewonersgedrag, dynamische tarieven en netbelasting worden aangestuurd. Verwarmen kan verschuiven naar momenten met veel wind of zon.

• EV-laadoptimalisatie
  In plaats van iedereen meteen op 22 kW te laten laden, kan AI bepalen wie op welk moment écht vol moet zijn. Zo kun je op wijkniveau pieken met tientallen procenten drukken zonder dat de gebruiker iets merkt.

• Industriële flexibiliteit
  Veel industriële processen hebben speelruimte van uren tot dagen. Met AI kun je productieplannen en energie-intensieve stappen zo schuiven dat de CO₂-intensiteit per product daalt.

Dit is geen toekomstmuziek; de techniek bestaat. Waar het nu om gaat, is schaal: van pilots naar standaard praktijk.

3. Onderhoudspredictie: hogere beschikbaarheid van duurzame assets

Als windparken op zee, zonneparken en warmtepompen vaker stilvallen dan nodig, verlies je onnodig CO₂-reductie. AI kan dat direct verminderen:

• Predictive maintenance voor windturbines, transformatoren en inverters
• Slimme foutdetectie in thuisbatterijen en warmtepompen
• Automatische analyse van storingsdata bij netbeheerders en installateurs

Meer beschikbaarheid van bestaande assets is de snelste CO₂-maatregel die je kunt nemen – er hoeft niks bijgebouwd, alleen beter beheerd.

Sector voor sector: waar liggen de AI-kansen tot 2030?

De KEV laat grote verschillen zien tussen sectoren. Dat helpt om te bepalen: waar zet je beperkte tijd en middelen in voor maximale impact?

Elektriciteitssector: van 70% naar hoger aandeel hernieuwbaar

In de raming is in 2030 slechts circa 70% van de elektriciteit hernieuwbaar, mede door vertraging op zee en hogere vraag. AI kan helpen om:

• Meer hernieuwbare productie in te passen via netoptimalisatie en vraagsturing (zie hierboven).
• Projectplanning te versnellen: betere risico-inschatting voor bouw op zee, logistieke optimalisatie van schepen en installaties, efficiënter vergunningstraject door slimme scenario-analyses.
• Balancingkosten te verlagen door betere korte-termijn weers- en productievoorspellingen.

Elke extra procentpunt hernieuwbare elektriciteit scheelt miljoenen tonnen CO₂, juist omdat die stroom andere sectoren verduurzaamt (elektrische auto’s, warmtepompen, elektrolysers).

Industrie: slimmer reduceren per geïnvesteerde euro

De industrie laat al bovengemiddelde reductie zien, geholpen door CO₂-heffing en subsidies. Maar veel plannen hebben een doorlooptijd tot ver voorbij 2030. AI kan helpen om nu meer uit bestaande installaties te halen:

• Procesoptimalisatie: minder energie per ton product, via continue datagedreven finetuning.
• Brandstofswitch-modellering: waar loont een switch naar elektriciteit of waterstof het snelst, gegeven netcapaciteit en CO₂-prijzen?
• CCS-operatie-optimalisatie: zo veel mogelijk CO₂ afvangen binnen de bestaande capaciteit.

Wie in de industrie inzet op AI rond energie-efficiëntie, ziet vaak binnen 1–2 jaar meetbare resultaten. Dat past precies in het 2030-tijdsvenster.

Mobiliteit: van beleid naar gedrag

In mobiliteit komt de reductie nu vooral uit beleid: bijmenging van biobrandstoffen, EV-stimulering. Met het schrappen van kilometerbeprijzing valt er een belangrijke structurele maatregel weg. Juist daarom is gedragssturing op basis van data extra relevant:

• Reisadvies-apps met CO₂ als optimalisatiecriterium (niet alleen tijd of kosten)
• Slimme planning voor logistiek en stadsdistributie om lege kilometers en piekmomenten te verminderen
• AI-ondersteunde stedelijke planning: scenario’s doorrekenen voor ov, deelmobiliteit en laadinfrastructuur

Je vervangt hiermee geen kilometerheffing, maar je kunt wel directe emissiereductie realiseren via efficiënter gebruik van voertuigen en infrastructuur.

Gebouwde omgeving: versnellen wat al werkt

De KEV laat een snellere ingroei van warmtepompen zien, maar ook een bijstelling naar beneden in de prognoses door onzekerheid rond beleid en energiebesparing. AI kan hier helpen om:

• Renovatieprogramma’s te prioriteren: welke wijken leveren per geïnvesteerde euro de meeste CO₂-besparing op?
• Slimme gebouwregeling toe te passen: algoritmes die verwarming, koeling en ventilatie aansturen op basis van bezetting, weer en energieprijzen.
• Investeringskeuzes te ondersteunen voor corporaties en gemeenten met datagedreven scenario’s.

De technologie hoeft niet futuristisch te zijn. Vaak gaat het om beter gebruik van bestaande BMS-systemen, slimme thermostaten en meetdata.

Landbouw: van achterblijver naar datagedreven reduceren

De landbouw blijft achter: het methaandoel van -30% in 2030 t.o.v. 2020 wordt bij lange na niet gehaald; de raming komt uit op -13 tot -22%. Hier is AI misschien wel het minst benut, terwijl de potentie groot is:

• Precisielandbouw: gerichte bemesting en voeroptimalisatie, minder methaan en minder lachgas.
• Realtime emissiemeting in stallen gekoppeld aan AI-modellen om meteen in te grijpen in bedrijfsvoering.
• Bedrijfsadvies op maat: van generieke regels naar datagedreven, bedrijfsspecifieke reductieroutes.

Als landbouwbeleid politiek stroef is, kan praktische, bedrijfsgerichte AI-ondersteuning in de tussentijd wel al emissies verlagen.

Richting 2040 en 2050: waarom nu opschalen cruciaal is

Volgens de KEV halen we de 55%-reductie waarschijnlijk pas rond 2035. Daarmee is het huidige tempo onvoldoende om:

• richting 90% reductie in 2040 (indicatief EU-doel) te gaan;
• en klimaatneutraliteit in 2050 te bereiken.

Nodig is een gemiddeld reductietempo van 7,3 megaton per jaar na 2030, terwijl de raming nu uitkomt op 3,8 megaton per jaar tot 2035.

De boodschap voor iedereen die aan AI-oplossingen werkt:

Wie nu serieuze, schaalbare AI-toepassingen in de Nederlandse energie- en klimaatinfrastructuur krijgt, legt het fundament voor het veel hogere reductietempo dat na 2030 nodig is.

De tijd van experimenteren in de marge is voorbij. AI hoort vanaf nu in dezelfde gesprekken thuis als netverzwaring, nieuwe windparken en belastingmaatregelen.

Wat kun jij concreet doen in 2026–2030?

Afsluiten met een paar praktische stappen, gericht op organisaties die iets met AI en energie willen – of al doen:

1. Kies een CO₂-relevante use case met korte doorlooptijd
   Denk aan netcongestie, vraagsturing, voorspellend onderhoud of procesoptimalisatie. Geen meerjarenonderzoek, maar iets dat binnen 6–18 maanden draait.

2. Organiseer je data rond emissiereductie
   Verzamel niet alleen technische data, maar koppel die expliciet aan CO₂-impact. Zo kun je de reductie aantoonbaar maken richting bestuur, financiers en overheid.

3. Werk samen met netbeheerders, gemeenten of sectororganisaties
   Veel AI-mogelijkheden zitten op het snijvlak van partijen. Alleen in je eigen silo optimaliseren mist vaak het grote klimaatvoordeel.

4. Meet, publiceer en schaal
   Laat zien hoeveel megaton, kiloton of procent reductie je oplossing oplevert. Nederland heeft nu vooral behoefte aan bewezen, reproduceerbare oplossingen.

5. Koppel je AI-roadmap expliciet aan de klimaatdoelen
   Gebruik de cijfers uit de KEV als referentie. Waar draag jij aantoonbaar bij aan versnelling vóór 2030, en waar leg je de basis voor 2040/2050?

De KEV 2024 maakt pijnlijk duidelijk dat beleid alleen niet genoeg is en dat uitvoering de bottleneck is. De positieve kant: precies in die uitvoering kan AI voor Nederlandse energie het verschil maken. De vraag is niet of de technologie er klaar voor is, maar welke organisaties bereid zijn hún stuk van de transitie nu datagedreven en ambitieus aan te pakken.