Modelvingerafdrukken: scherper sturen in de energietransitie

Waarom de ‘vingerafdruk’ van een energiemodel nu telt

Nederland investeert miljarden in de energietransitie, maar veel beslissingen leunen op één ding: energiedoorrekeningen. En die komen uit complexe modellen die bijna niemand echt kent. Toch worden op basis van zo’n model wél besluiten genomen over waterstofinfrastructuur, netverzwaring, CCS of kernenergie.

Hier gaat het vaak mis. Eén studie, één scenario, één model – en daar wordt dan beleid op gebouwd. Terwijl we wéten dat verschillende energiemodellen andere aannames, voorkeuren en uitkomsten hebben. Juist nu, richting 2030 en 2050, kunnen we ons dat soort blinde vlekken niet meer permitteren.

Onderzoekers van onder andere het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) hebben daarom een nuttig concept geïntroduceerd: modelvingerafdrukken. In combinatie met AI en data-analyse kan dit enorm helpen om Nederlandse energieplannen slimmer, transparanter en robuuster te maken.

In deze blog uit de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” leg ik uit:

• wat modelvingerafdrukken zijn en waarom ze relevant zijn;
• hoe ze verschillen tussen modellen zichtbaar maken;
• hoe dit samen met AI betere keuzes oplevert voor bedrijven, netbeheerders en beleidsmakers;
• hoe je dit als organisatie praktisch kunt benutten.

Wat is een modelvingerafdruk precies?

Een modelvingerafdruk is een compacte beschrijving van hoe een energiemodel zich gedraagt, vergeleken met andere modellen. Zie het als een profielschets van een model: waar is het gevoelig voor, welke technologieën zet het graag in, hoe reageert het op beleid als een hogere CO₂-prijs?

Onderzoekers hebben hiervoor acht invloedrijke energiemodellen vergeleken (waaronder IMAGE van PBL, REMIND en MESSAGE) door ze bloot te stellen aan een reeks extreme scenario’s, zoals:

• bijna geen biomassa beschikbaar;
• geen CCS mogelijk;
• beperkte of juist goedkope kernenergie;
• extreem goedkope elektriciteit;
• goedkope waterstof;
• maximale energiebesparing.

Op basis hiervan zijn zogeheten diagnostische indicatoren bepaald in vijf categorieën:

1. Modelresponsiviteit – hoe snel en sterk reageert het model op bijvoorbeeld hogere CO₂-prijzen?
2. Mitigatiestrategieën – kiest het model eerder voor hernieuwbare energie, CCS, kernenergie, energiebesparing of elektrificatie?
3. Energieaanbod – welke mix van bronnen rolt er standaard uit (zon, wind, biomassa, fossiel met CCS, kernenergie, enz.)?
4. Energievraag – hoeveel energiebesparing en vraagreductie ontstaan er in de verschillende sectoren?
5. Mitigatiekosten en -inspanningen – hoe duur wordt het totale pad naar een bepaald klimaatdoel?

De uitkomst: een vingerafdruk per model, waarmee je in één oogopslag ziet waar een model “overmatig enthousiast” is over bijvoorbeeld zonnepanelen, waar een ander model relatief zwaar inzet op CCS of waterstof.

Een modelvingerafdruk laat zien: dit model heeft van nature een voorkeur voor deze route naar CO₂-reductie.

Dat is cruciale informatie als je één model gebruikt om te beslissen over het Nederlandse energiesysteem van 2050.

Waarom dit zo belangrijk is voor Nederlands energiebeleid

Voor het Nederlandse klimaatbeleid en de energietransitie zijn energiemodellen onmisbaar. Ze ondersteunen onder meer:

• de klimaat- en energieramingen van de overheid;
• investeringsbeslissingen door netbeheerders;
• businesscases van energiebedrijven en industrie;
• scenario’s voor IPCC en Europese plannen.

De realiteit:

• Verschillende modellen laten licht tot fors verschillende paden zien naar dezelfde klimaatdoelen.
• Beleidsdocumenten en studies verwijzen vaak naar één dominant model.
• De achterliggende aannames blijven meestal buiten beeld voor bestuurders en beslissers.

Modelvingerafdrukken maken dit patroon zichtbaar én bespreekbaar. Je ziet bijvoorbeeld:

• Model A reageert extreem sterk op hoge CO₂-prijzen en bouwt razendsnel zonne- en windparken uit.
• Model B blijft langer hangen in gascentrales met CCS.
• Model C gaat zwaar leunen op energiebesparing en gedragsverandering.

Dat betekent concreet: als een studie concludeert dat Nederland in 2040 massaal CCS nodig heeft, wil je weten of dat komt doordat de werkelijkheid daarom vraagt, of doordat het gebruikte model van nature een CCS-voorkeur heeft.

Dit is precies waar vingerafdrukken helpen. Ze dwingen de vraag: komt deze uitkomst uit de data en scenario’s, of uit de ingebakken voorkeuren van het model?

Hoe AI modelvingerafdrukken nog krachtiger maakt

Hier komt AI om de hoek kijken. De methode van vingerafdrukken is al sterk, maar met AI kun je er veel meer uithalen, zeker voor de Nederlandse energietransitie.

1. Sneller patronen herkennen in honderden scenario’s

AI-modellen zijn uitstekend in het herkennen van patronen in grote aantallen scenario’s:

• verschillen in technologiekeuzes bij variërende CO₂-prijzen;
• patronen in elektrificatie van industrie en mobiliteit;
• gevoeligheid voor aannames over waterstofprijzen of netkosten.

Een AI-systeem kan automatisch:

• modellen groeperen die zich vergelijkbaar gedragen;
• afwijkende modellen markeren (“outliers”);
• aangeven welke aannames het meest bepalend zijn voor verschillen tussen modellen.

Dat maakt het veel makkelijker om modelvingerafdrukken up-to-date te houden en uit te breiden wanneer nieuwe scenario’s, bijvoorbeeld voor 2035 of 2050, worden doorgerekend.

2. AI als ‘tolk’ tussen modelbouwers en beleidsmakers

Veel bestuurders en beleidsmakers zijn geen energiemodelleur, maar moeten wél keuzes maken op basis van de uitkomsten. AI kan fungeren als een soort slimme tolk:

• vertaalt technische vingerafdrukken naar begrijpelijke taal;
• legt uit waarom model X veel meer zon kiest dan model Y;
• toont welke combinaties van beleid (CO₂-prijs, subsidies, normering) in welk model het meeste effect hebben.

Stel: je werkt bij een provincie en je krijgt een set scenario’s voor regionale elektriciteitsvraag. Een AI-assistent kan dan, op basis van de vingerafdrukken:

• aangeven hoe “zon-optimistisch” het model is;
• aangeven of het model structureel weinig rekening houdt met netcongestie;
• alternatieve scenario’s uit andere modellen naast elkaar zetten.

Dat helpt om besluiten minder afhankelijk te maken van één zwart doosje, en meer van een transparante vergelijking.

3. Betere planning voor netbeheer en flexibiliteit

Voor netbeheerders en marktpartijen zijn verschillen tussen modellen niet academisch, maar direct financieel relevant. Denk aan:

• dimensionering van het elektriciteitsnet;
• plaatsing van batterijen en flexibiliteitsoplossingen;
• investeringen in waterstofleidingen en opslag.

AI kan hier twee dingen koppelen:

1. Modelvingerafdrukken van lange-termijn energiemodellen.
2. AI-voorspellingen op korte termijn, zoals vraagvoorspelling, weersafhankelijke productie (zon, wind) en congestiekansen.

Door die lagen te combineren kun je bijvoorbeeld zien:

• welke lange-termijnscenario’s leiden tot structurele netcongestie in bepaalde regio’s;
• in welke modellen flexibiliteit (batterijen, vraagsturing, elektrolysers) onderbenut blijft;
• waar je als netbeheerder juist nú extra onderzoek wilt doen of pilots wilt starten.

Hoe gebruik je modelvingerafdrukken in de praktijk?

Voor organisaties die werken aan de Nederlandse energietransitie – van gemeenten tot industrieclusters – zijn er een paar concrete stappen om slimmer met modelresultaten om te gaan.

1. Vraag altijd naar de ‘vingerafdruk’ van het gebruikte model

Krijg je een studie of scenario voorgeschoteld op basis van één model? Vraag dan:

• Hoe reageert dit model typisch op hogere CO₂-prijzen?
• Heeft het model een trackrecord van veel zon, veel wind of veel CCS?
• Hoe gaat het om met energiebesparing en vraagreductie?

Als er al een formele modelvingerafdruk beschikbaar is, gebruik die dan als bijsluiter bij de studie. Is die er niet, vraag de modelleur dan om een eenvoudige schets:

• Waar is het model sterk in?
• Waar is het minder geschikt voor?
• Welke technologieën of gedragspatronen worden relatief simpel gemodelleerd?

2. Gebruik meerdere modellen voor strategische keuzes

Voor echt grote besluiten – nieuwe pijpleidingen, grootschalige waterstoffabrieken, CO₂-infrastructuur – is het onverstandig om op één model te vertrouwen.

Praktische aanpak:

• Laat minstens twee tot drie modellen hetzelfde scenario doorrekenen.
• Vergelijk de uitkomsten langs een paar vaste assen: technologiekeuze, kosten, energievraag, tempo van veranderingen.
• Gebruik modelvingerafdrukken om verschillen te duiden: komt dit door andere aannames, of door modelstructuur?

Zo’n multi-modelbenadering kost meer tijd, maar voorkomt dure lock-ins en verkeerde investeringen.

3. Koppel modeluitkomsten aan AI-gestuurde planningsinstrumenten

Als je al werkt met AI voor vraagvoorspelling, netoptimalisatie of onderhoudspredictie, kun je daar de inzichten uit modelvingerafdrukken aan koppelen.

Voorbeelden:

• In je AI-tool voor netplanning geef je niet alleen één vraagscenario, maar een bandbreedte vanuit meerdere modellen. De AI helpt je dan een robuuste investeringsstrategie te vinden.
• In industriële clusters combineer je lange-termijn CO₂-scenario’s met AI-analyses van productieprofielen, zodat je weet welke route (elektrificatie, waterstof, CCS) het meest toekomstvast is.

Wie dit goed doet, gebruikt AI niet als extra black box, maar juist als hulpmiddel om de bestaande modellen transparanter en controleerbaarder te maken.

Wat betekent dit voor de serie ‘AI voor Nederlandse Energie’?

In deze serie draait alles om één vraag: hoe kan AI de Nederlandse energietransitie versnellen én slimmer maken? Modelvingerafdrukken passen daar naadloos in.

Ze helpen om:

• beter te begrijpen waar modellen van elkaar verschillen;
• beleidsmakers bewust te maken van modelvoorkeuren;
• AI-systemen te voeden met rijkere, betrouwbaardere input;
• robuuste keuzes te maken in een onzekere toekomst.

Mijn stelling: studies op basis van één enkel energiemodel zouden standaard vergezeld moeten gaan van een modelvingerafdruk én een vergelijking met andere modellen. Zeker als het gaat om beslissingen met lange doorlooptijden en hoge maatschappelijke kosten.

Wie nu investeert in het combineren van modelvingerafdrukken, AI-analyses en praktische besluitvorming, bouwt aan een energietransitie die niet alleen duurzaam, maar ook verstandig en uitlegbaar is.

De logische vervolgvraag: hoe ga jij – als overheid, bedrijf of netbeheerder – ervoor zorgen dat je volgende energiescenario niet meer op één enkele modelwereld leunt, maar op een transparant en slim vergeleken geheel van opties?