MIEK-projecten versnellen energietransitie met AI

Acht nieuwe MIEK‑projecten: waarom dit hét moment is om AI mee te nemen

Acht nieuwe energie‑ en klimaatprojecten hebben deze week een plek gekregen in het landelijke Meerjarenprogramma Infrastructuur Energie en Klimaat (MIEK). Dat betekent: groot maatschappelijk belang, hoge prioriteit en politieke rugdekking.

Voor de Nederlandse energietransitie is dat goed nieuws. Maar er zit een adder onder het gras: als deze MIEK‑projecten “gewoon” volgens de klassieke aanpak worden ontworpen en beheerd, lopen we vast in dezelfde problemen als nu – netcongestie, vertragingen, oplopende kosten en ontevreden klanten.

De realiteit? Zonder slimme inzet van AI en data blijven deze projecten vooral staal en beton. Met AI worden het flexibele, voorspelbare en beter stuurbare onderdelen van een slim energiesysteem.

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

• wat MIEK‑projecten precies zo belangrijk maakt,
• waar AI nu al direct waarde toevoegt (netoptimalisatie, onderhoud, planning),
• hoe je als netbeheerder, ontwikkelaar, gemeente of industrie nú kunt aanhaken,
• en hoe je van een traditioneel infra‑project een datagedreven, AI‑ready asset maakt.

---

Wat is de rol van MIEK in de Nederlandse energietransitie?

MIEK‑projecten zijn de grote ruggengraatprojecten van de energietransitie: hoogspanningsverbindingen, waterstof‑backbone, CO₂‑infrastructuur, grote transformatorstations, regionale energiehubs, noem maar op. Ze bepalen voor decennia hoe flexibel of stroperig ons energiesysteem is.

Een project dat in het MIEK wordt opgenomen:

• krijgt prioriteit in beleid en besluitvorming;
• wordt expliciet als van nationaal belang gezien;
• is vaak onmisbaar voor regionale woningbouw, industrie en duurzame groei.

Dit nieuws – acht nieuwe projecten erbij – betekent dat er weer miljarden aan energie‑infrastructuur op de tekentafel liggen. En juist daar hoort AI vanaf dag één bij.

“Als je AI pas toevoegt als de kabels al in de grond liggen, ben je te laat.”

---

Waar AI het verschil maakt in MIEK‑projecten

1. Netoptimalisatie: meer capaciteit uit hetzelfde net

Het grootste pijnpunt in Nederland op dit moment: netcongestie. Projecten liggen stil, nieuwe aansluitingen wachten jaren, en netbeheerders staan onder politiek vergrootglas.

AI‑toepassingen helpen om meer capaciteit uit bestaande én nieuwe netten te halen:

• Voorspellende belastingmodellen combineren historische data, weerdata, productieprofielen van zon en wind, én gedrag van eindgebruikers. Hierdoor kun je per kwartier voorspellen hoe zwaar een kabel of transformator belast wordt.
• Real‑time congestiemanagement koppelt die voorspellingen aan flexibele assets (batterijen, elektrolysers, warmtepompen, vraagrespons) en stuurt deze aan binnen technische én contractuele grenzen.
• Dynamische aansluitcontracten worden ondersteund door AI‑algoritmes die per klant en per locatie inschatten hoeveel piekvermogen werkelijk nodig is.

Bij MIEK‑projecten kun je dit direct meenemen:

• ontwerp nieuwe stations en verbindingen met een digitale tweeling;
• definieer datastandaarden en meetpunten nog vóór de aanbesteding;
• leg in contracten vast dat apparatuur AI‑ready moet zijn (open protocollen, voldoende meetfrequentie, toegang tot ruwe data).

2. Onderhoudspredictie: van reactief naar voorspellend

Grote infrastructuurprojecten falen zelden “ineens”. Er zijn altijd vroege signalen: lichte temperatuurstijging, trillingen, afwijkende spanningsprofielen. AI is uitstekend in het herkennen van die patronen.

Predictive maintenance voor MIEK‑assets betekent:

• sensordata (stroom, spanning, temperatuur, trillingen) continu analyseren;
• algoritmes trainen op afwijkingen ten opzichte van normaal gedrag;
• storingen weken of maanden eerder zien aankomen;
• onderhoud plannen buiten piekuren, in combinatie met tijdelijke flexibiliteit.

Resultaat:

• minder onverwachte uitval;
• lagere onderhoudskosten over de hele levensduur;
• hogere beschikbaarheid van cruciale knooppunten.

Voor een programma als MIEK, dat tientallen jaren meegaat, scheelt dit structureel tientallen procenten op OPEX. Maar dan moet je wél vanaf de start:

• eisen dat alle kritieke componenten sensoren én datatoegang hebben;
• duidelijke afspraken maken over databeheer en eigenaarschap;
• een centrale AI‑laag inrichten bovenop de SCADA‑ en EMS‑systemen.

3. Planning en vergunningen: slimmer door de bottlenecks heen

Veel tijdverlies in MIEK‑projecten ontstaat niet door techniek, maar door planning, vergunningen en afstemming. Ook daar helpt AI concreet.

Enkele krachtige toepassingen:

• Scenario‑planning: AI kan duizenden varianten doorrekenen van tracés, investeringsvolgorde en fasering. Je ziet sneller welke combinatie technisch haalbaar, betaalbaar én politiek acceptabel is.
• Omgevingsanalyse: taalmodellen kunnen stapels rapporten, inspraakreacties, beleidsstukken en juridische documenten samenvatten en patronen herkennen. Daardoor wordt het eenvoudiger om risico’s (bezwaar, vertraging, aanvullende onderzoeken) vroeg in kaart te brengen.
• Capaciteitsplanning voor bouw & uitvoering: door historische projecten te analyseren voorspelt AI beter doorlooptijden, resourcebehoefte en waar bottlenecks ontstaan (bv. schaarse monteurs of specialistische aannemers).

Dit is geen “nice to have”. In een land waar procedures jaren kunnen duren, is elk procent minder vertraging extreem veel waard.

---

Hoe maak je een MIEK‑project AI‑ready? Een praktisch stappenplan

De vraag die ik vaak hoor van netbeheerders, provincies en industriële partijen: “Mooi verhaal, maar waar begin je dan?” Het antwoord is minder complex dan het lijkt.

Stap 1 – Koppel projectdoelen aan databehoefte

Start niet met “we willen iets met AI”, maar met concrete doelen:

• 20–30% meer transportcapaciteit uit hetzelfde net;
• 40% minder ongeplande storingsuren;
• kortere wachtrijen voor grootverbruikersaansluitingen;
• betere integratie van hernieuwbare energie in een congestiegebied.

Vertaal die doelen naar databehoefte:

• welke metingen zijn nodig (stroom, spanning, temperatuur, productie, verbruik)?
• op welke resolutie (per minuut, per 5 minuten, per kwartier)?
• waar in het net moet je meten (bronnen, knooppunten, eindgebruikers)?

Stap 2 – Ontwerp een data‑architectuur vóór de schop de grond in gaat

Bij de meeste klassieke infra‑projecten wordt data achteraf “bijgeprutst”. Bij moderne MIEK‑projecten hoort data in het technisch ontwerp.

Belangrijke keuzes:

• gemeenschappelijke datastandaarden over netbeheerders, industrieclusters en energiehubs heen;
• veilige ontsluiting van data voor AI‑toepassingen (privacy, security, rol‑ en rechtenmodel);
• opslag en rekenomgeving (cloud, on‑prem, hybride) die schaalbaar is.

Leg dit vast in:

• programma van eisen;
• aanbestedingsdocumenten;
• SLA’s met leveranciers én IT‑partners.

Stap 3 – Start klein met een AI‑use case, schaal daarna uit

Je hoeft niet vanaf dag één een volledig AI‑ecosysteem op te tuigen. Begin met één concrete use case die direct waarde oplevert, bijvoorbeeld:

• congestievoorspelling op een nieuw transformatorstation in een groeigebied;
• voorspellend onderhoud op een set kritieke kabelverbindingen;
• slimme sturing van een batterij bij een industriële energiehub.

Werk iteratief:

1. verzamel en schon data;
2. bouw een eerste model en dashboard;
3. test samen met engineers en planners;
4. verfijn het model op basis van praktijkfeedback;
5. maak het onderdeel van reguliere operatie.

Zodra één use case werkt, wordt het makkelijker om interne steun en budget te krijgen voor opschaling naar meer onderdelen van het MIEK‑project.

Stap 4 – Organiseer menskant en governance

AI in energie‑infrastructuur is geen puur IT‑feestje. De projecten slagen alleen als:

• netengineers, planners en IT‑/data‑teams samen werken;
• duidelijk is wie verantwoordelijk is voor welke beslissingen (mens vs. algoritme);
• er structurele aandacht is voor uitlegbaarheid en veiligheid van modellen.

Zet daarom vroeg in het project een multidisciplinair team neer met:

• systeemarchitect/netontwerper;
• data scientist of AI‑engineer;
• security/privacy specialist;
• operationeel verantwoordelijke (bijv. vanuit de meldkamer of asset management);
• vertegenwoordiger van de eindklant (industrie, gemeenten, collectieven).

---

AI en MIEK in de praktijk: waar liggen de kansen per type project?

De acht nieuwe MIEK‑projecten zijn nog niet openbaar in detail, maar we weten wél welke categorieën doorgaans terugkeren. Per categorie zijn er typische AI‑kansen.

Hoogspanningsverbindingen en stations

• Dynamische lijnbelasting op basis van weerdata (temperatuur, wind, zoninstraling), voorspeld door AI‑modellen.
• Detectie van beginnende isolatiefouten in kabels aan de hand van meetreeksen.
• Automatische foutlokalisatie na storingen, waardoor monteurs sneller weten waar ze moeten zijn.

Waterstof‑ en CO₂‑infrastructuur

• Vraag‑ en aanbodprognoses voor waterstofgebruik door industrie en mobiliteit.
• Optimalisatie van compressie, opslag en transport om drukschommelingen en verliezen te beperken.
• Integratie met het elektriciteitsnet: AI bepaalt wanneer elektrolysers meer of minder moeten draaien om zowel systeemdiensten te leveren als productiedoelen te halen.

Regionale energiehubs en industrieclusters

• Lokale energiemanagementsystemen die zon, wind, batterijen, warmtepompen en productieprocessen op elkaar afstemmen.
• AI‑gestuurde vraagrespons bij bedrijven (koelhuizen, datacenters, procesindustrie) om pieken af te vlakken.
• Slimme reservering van netcapaciteit op basis van waarschijnlijk gebruik in plaats van statische piekvermogens.

Deze toepassingen zijn direct relevant voor MIEK‑projecten van de komende jaren. Wie er nu al mee experimenteert, loopt straks niet achter de feiten aan.

---

Waarom nu beginnen? Politiek momentum én druk

De toevoeging van acht nieuwe projecten aan het MIEK komt niet toevallig in een periode waarin:

• de SDE++ opnieuw zwaar is overtekend;
• netbeheerders publiekelijk worden aangesproken op klantgerichtheid;
• congestie wordt gezien als randvoorwaarde voor economische groei (denk aan de chipsector in Brabant of datacenters rond Amsterdam).

Dat maakt 2025 en 2026 beslissend. MIEK‑projecten die nu in voorbereiding zijn, bepalen de speelruimte voor de komende 20–30 jaar.

Als deze projecten worden ontworpen alsof het 2005 is, zitten we over tien jaar met hetzelfde gesprek: “Het net zit vol, uitbreiden duurt jaren, de vergunningen lopen vast.”

Er is een beter pad:

• infrastructuur ontwerpen als digitale assets, niet alleen als fysieke;
• AI en data meenemen als volwaardige onderdelen van het programma;
• samenwerking zoeken tussen overheid, netbeheerders, industrie, AI‑specialisten en kennisinstellingen.

---

Wat kun jij nu concreet doen?

Of je nu werkt bij een netbeheerder, gemeente, ministerie, industriële grootverbruiker of energie‑startup: je kunt vandaag een stap zetten.

Een paar praktische acties:

• Check of jouw project of regio geraakt wordt door de nieuwe MIEK‑projecten. Breng in kaart welke data‑ en AI‑kansen daar direct aan gekoppeld zijn.
• Inventariseer welke data nu al beschikbaar is (metingen, logbestanden, SCADA, klantdata) en waar de grootste gaten zitten.
• Kies één AI‑use case met duidelijk resultaat binnen 6–12 maanden. Liefst iets dat direct raakt aan congestie, betrouwbaarheid of klantimpact.
• Zoek partners: AI‑experts, kennisinstellingen, innovatieve bedrijven die al ervaring hebben met AI in de energiesector.

Deze blog maakt deel uit van de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”. In de volgende delen gaan we dieper in op concrete voorbeelden:

• AI voor dynamische netcapaciteit;
• voorspellende modellen voor flexmarkten;
• en praktijkcases uit Nederlandse regio’s waar AI nu al helpt om projecten sneller van de grond te krijgen.

De vraag is niet meer óf AI een rol speelt in MIEK‑projecten, maar hoe volwassen je het organiseert. Wie dat nu goed regelt, bepaalt straks hoe soepel de Nederlandse energietransitie echt verloopt.