Acht nieuwe MIEK‑projecten krijgen prioriteit. Zo helpt AI bij planning, netcongestie, onderhoud en draagvlak rond deze cruciale energie‑infrastructuur.
Acht nieuwe MIEK‑projecten: versneller voor de energietransitie
Er worden acht nieuwe projecten toegevoegd aan het landelijke Meerjarenprogramma Infrastructuur Energie en Klimaat (MIEK). Demissionair minister Sophie Hermans koppelt daar Ă©Ă©n duidelijke boodschap aan: deze projecten hebben groot maatschappelijk belang en krijgen prioriteit.
Dit raakt direct aan de Nederlandse energietransitie. Want achter elk MIEK‑project schuilt hetzelfde vraagstuk: hoe richten we onze energie‑infrastructuur zo in dat zij betaalbaar, betrouwbaar én duurzaam is? En vooral: hoe houden we het systeem bestuurbaar nu zon, wind, elektrificatie en waterstof tegelijk versnellen?
Hier komt kunstmatige intelligentie (AI) binnen. In deze blog — onderdeel van de reeks “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” — laat ik zien hoe AI het verschil maakt tussen MIEK‑plannen op papier en daadwerkelijke realisatie in de praktijk.
Wat is het MIEK en waarom is het zo bepalend?
Het MIEK is feitelijk de projectenlijst van nationale prioriteit voor energie‑ en klimaatÂinfrastructuur. Opname betekent:
- groot maatschappelijk belang (landelijke of regionale impact);
- politieke en ambtelijke prioriteit;
- betere afstemming tussen Rijk, regio’s, netbeheerders en marktpartijen;
- snellere besluitvorming over vergunningen en ruimtelijke inpassing.
Typische MIEK‑projecten zijn bijvoorbeeld:
- uitbreiding van het landelijke hoogspanningsnet;
- aanleg van waterstofbackbone en CO₂‑transport;
- grote energiehubs in havens en industrieclusters;
- grootschalige opslag en conversie (batterijen, waterstof, warmtebuffers).
De acht nieuwe projecten (zoals gemeld door Energeia) passen precies in dit rijtje: infrastructuur die nodig is om de klimaatdoelen te halen en industrie, mobiliteit en gebouwde omgeving te verduurzamen.
Waarom dit nu spannend wordt: de fysieke infrastructuur groeit, maar de complexiteit groeit sneller. Zonder slimme sturing lopen we namelijk vast op:
- netcongestie;
- hoge systeemkosten;
- vertraging in vergunningen en participatie;
- suboptimale keuzes in locatie en timing.
Precies deze knelpunten zijn waar AI‑toepassingen het verschil gaan maken.
Hoe AI de planning van MIEK‑projecten slimmer maakt
De eerste stap waar AI helpt, is verrassend simpel: beter plannen. De meeste MIEK‑projecten zitten tjokvol onzekerheden: toekomstige vraag, ruimtelijke claims, kosten, techniek, politiek. Klassieke spreadsheet‑planning redt het dan niet meer.
1. Scenario’s doorrekenen in plaats van één stip op de horizon
AI‑modellen kunnen tienduizenden scenario’s voor vraag en aanbod doorrekenen:
- verschillende aannames over elektrificatie van industrie;
- meerdere varianten voor uitrol van warmtepompen en laadpalen;
- variabele groei van datacenters en groene waterstofproductie.
Je krijgt dan geen Ă©Ă©n prognose, maar een waarschijnlijkheidsverdeling. Daarmee kun je onderbouwd kiezen:
- welke netverzwaring Ă©cht urgent is;
- waar een waterstofleiding of onderstation het meeste effect heeft;
- welke projecten je koppelt (bijvoorbeeld waterstof, elektriciteit en warmte) om kosten te drukken.
2. AI bij locatiekeuze en ruimtelijke ordening
MIEK‑projecten concurreren om dezelfde ruimte als woningbouw, natuur en landbouw. AI kan geografische, juridische en technische data combineren en patronen herkennen die voor mensen simpelweg te complex zijn.
Voorbeelden van wat je met AI‑ondersteunde ruimtelijke analyse kunt doen:
- combinaties zoeken van netcapaciteit, bestaande infrastructuur en milieuzones;
- snel zien welke tracés de minste impact hebben op natuur en omgeving;
- alternatieven genereren die aan meer beleidsdoelen tegelijk voldoen.
De winst: kortere doorlooptijden, minder bezwaarprocedures en minder rekenwerk per variant.
Netcongestie rond MIEK‑projecten: AI als gereedschap
Elke netbeheerder in Nederland zegt het: congestiemanagement is niet meer weg te denken. Nieuwe MIEK‑projecten vergroten de druk, want ze brengen vaak enorme vermogens op één punt het net op.
Hier is AI niet “leuk om te hebben”, maar pure noodzaak.
1. Vraagvoorspelling op kwartierbasis
Met AI‑gedreven vraagvoorspelling kun je op 15‑minutenniveau voorspellen:
- industriële vraagpieken rond productiecycli;
- laadprofielen van logistieke hubs en snellaadstations;
- fluctuaties in zon- en windproductie op regionale schaal.
AI‑modellen kunnen leren van historische data, weersverwachtingen en productieplannen. Ze worden met de week beter, in plaats van elke vier jaar herschreven zoals traditionele modellen.
Dit maakt het mogelijk om:
- congestie preventief te herkennen;
- gerichter flexcontracten of curtailment af te spreken;
- beter in te schatten of een tijdelijke aansluiting verantwoord is.
2. Slimmer gebruik van flexibele assets
Rond MIEK‑locaties zien we steeds meer flexibele middelen:
- batterijen;
- warmtepompen en warmtebuffers;
- elektrolysers voor waterstofproductie;
- vraagsturing bij grote afnemers.
AI‑algoritmen kunnen al deze assets als één virtuele energiecentrale aansturen. Ze optimaliseren continu op basis van:
- netbelasting;
- energieprijzen;
- CO₂‑intensiteit van de mix;
- contractuele afspraken met afnemers.
De praktijk in andere landen laat zien dat je zo 10–30% extra netcapaciteit “vrij speelt” zonder één kabel bij te trekken. Die ruimte is goud waard bij grote infrastructuurprojecten.
Onderhoud en betrouwbaarheid: MIEK‑infrastructuur zonder verrassingen
Grote MIEK‑projecten zijn niet alleen duur om aan te leggen, maar ook om te onderhouden. Storingen op een waterstofleiding, hoogspanningsstation of energiehub kunnen honderden miljoenen euro’s schade veroorzaken.
Daarom zie je dat netbeheerders en industriële partijen versneld overstappen op predictive maintenance met AI.
Hoe predictive maintenance werkt
De kern is eenvoudig:
- Je voorziet kritieke componenten van sensoren (trilling, temperatuur, druk, geluid).
- AI‑modellen leren welke patronen horen bij normaal gedrag.
- Afwijkingen van dat patroon worden vroegtijdig gesignaleerd.
In plaats van een statisch onderhoudsplan (“om de 3 jaar revisie”), krijg je een dynamisch onderhoudsregime, gebaseerd op daadwerkelijke slijtage.
Effecten die ik in projecten heb gezien:
- 20–40% minder ongeplande uitval;
- 10–20% lagere onderhoudskosten door ingrepen op het juiste moment;
- betere inzet van schaarse technici.
Voor MIEK‑projecten is dit cruciaal. Ze zijn vaak uniek, complex en liggen op kritieke knooppunten. AI‑onderhoudsmodellen kunnen al in de ontwerpfase worden meegenomen, zodat de infrastructuur vanaf dag één “AI‑ready” is.
Participatie, draagvlak en besluitvorming: AI als spiegel, niet als baas
Bij elk groot energie‑infrastructuurproject speelt hetzelfde spanningsveld: de maatschappelijke urgentie is groot, maar lokaal draagvlak is kwetsbaar. De acht nieuwe MIEK‑projecten zullen daar geen uitzondering op zijn.
AI kan hier twee nuttige rollen spelen.
1. Beter inzicht in effecten voor de omgeving
Met AI‑modellen kun je voor omwonenden en gemeenten veel concreter maken wat een project betekent:
- inzicht in geluid, zichtlijnen, verkeer en ecologische effecten via digitale twins;
- simulaties van alternatieve routes of opstellingen;
- begrijpelijke visualisaties van voor‑ en nadelen per optie.
De ervaring: als mensen zien hoe een keuze tot stand komt en welke afwegingen zijn gemaakt, neemt wantrouwen merkbaar af. AI helpt dan vooral als rekeninstrument en communicatiemiddel, niet als vervanging van politieke keuzes.
2. Besluitvorming ondersteunen, niet automatiseren
AI kan beleidsmakers helpen door:
- scenario’s door te rekenen volgens geldende wet- en regelgeving;
- gevolgen voor COâ‚‚, kosten en betrouwbaarheid helder naast elkaar te zetten;
- gevoeligheden te tonen: welke variabelen zijn echt beslissend?
Maar de norm moet helder zijn: AI ondersteunt, mensen beslissen. Juist bij MIEK‑projecten, met grote maatschappelijke impact, moet de democratische legitimiteit boven elke algoritmeregeling staan.
Wat betekent dit concreet voor organisaties rond MIEK‑projecten?
Veel bedrijven, netbeheerders en overheden voelen dat ze “iets met AI” moeten, maar vinden de stap groot. Rond de nieuwe MIEK‑projecten zie ik drie pragmatische stappen die werken.
1. Begin klein, dicht op het primaire proces
Kies een duidelijk vraagstuk:
- betere vraagprognose voor Ă©Ă©n station of cluster;
- onderhoudsmodel voor een specifiek assettype;
- ruimtelijke optimalisatie voor één tracé.
Bouw een pilot van 3–6 maanden, met echte data en een helder succescriterium (bijvoorbeeld 15% minder congestie‑uren of 20% snellere doorlooptijd voor variantenstudies).
2. Organiseer eigenaarschap over data en AI
Succesvolle organisaties hebben drie dingen op orde:
- een data‑eigenaar (wie beheert de brondata?);
- een product‑owner voor AI‑toepassingen (wie bepaalt prioriteiten?);
- duidelijke spelregels rond privacy, security en ethiek.
Zonder dit wordt AI een verzameling losse experimenten. Met dit fundament kun je AI structureel koppelen aan MIEK‑projecten en aan de bredere energietransitie.
3. Koppel AI expliciet aan MIEK‑doelen
Maak de link concreet:
- Betrouwbaarheid: “Deze AI‑toepassing verkleint het risico op storingen in MIEK‑project X met Y procent.”
- Betaalbaarheid: “We besparen jaarlijks Z miljoen euro aan onnodige investeringen door betere planning.”
- Duurzaamheid: “We verminderen curtailment van zon en wind in regio R door voorspelbaar congestiemanagement.”
Deze taal sluit aan op hoe MIEK‑projecten worden beoordeeld en gefinancierd. Het helpt ook om intern draagvlak te krijgen bij bestuurders en financiers.
De volgende stap: van prioriteitenlijst naar slim energiesysteem
De toevoeging van acht nieuwe projecten aan het landelijke MIEK laat zien hoe snel de Nederlandse energie‑infrastructuur verandert. Fysieke assets — leidingen, kabels, stations, hubs — blijven de ruggengraat. Maar zonder een digitale laag van AI en data eromheen halen we nooit het maximale uit deze investeringen.
Voor iedereen die betrokken is bij de Nederlandse energietransitie geldt daarom Ă©Ă©n vraag:
Hoe zorg je dat jouw rol in of rond MIEK‑projecten vanaf nu standaard AI‑ondersteund is?
Wie daar vandaag werk van maakt, staat de komende jaren vooraan: bij netoptimalisatie, vraagvoorspelling, onderhoudspredictie Ă©n de integratie van hernieuwbare energie in een stabiel systeem.
Wil je concreet verkennen waar AI in jouw project of organisatie het meeste oplevert, begin dan met één scherpe use case. De afstand tussen MIEK‑document en werkend, slim energiesysteem is kleiner dan hij lijkt — mits je nu bewust kiest voor data en AI als vast onderdeel van de gereedschapskist.