Hoe prijsprikkels en AI de netcongestie echt aanpakken

Waarom prijsprikkels het fileleed op het stroomnet kunnen stoppen

Meer dan 10.000 bedrijven staan in Nederland op een wachtlijst voor een aansluiting of uitbreiding op het stroomnet. Projecten voor woningbouw, batterijparken, laadpleinen en duurzame productie schuiven maanden of jaren op. De economische schade loopt in de miljarden per jaar.

De kern van het probleem is bekend: netcongestie. Het stroomnet zit op piekmomenten vol, terwijl er op andere uren verrassend veel ruimte is. Twee energiedeskundigen, Ben Voorhorst en Leendert Florusse, stellen dat gerichte prijsprikkels deze wachtlijsten grotendeels kunnen wegwerken. Ze hebben gelijk – maar alleen als we tarieven combineren met slimme digitalisering en AI voor netoptimalisatie.

In deze blog plaats ik hun gedachte in de bredere context van de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”: hoe koppelen we prijsprikkels, data en kunstmatige intelligentie aan elkaar zodat netbeheerders, bedrijven én huishoudens er beter van worden?

1. Netcongestie in één zin: het is vooral een piekprobleem

De essentie van netcongestie is simpel: het net is niet continu vol, het is vooral op piekmomenten overvol.

• Rond 8:00 en 18:00 schiet de vraag door het dak.
• Op zonnige lentedagen produceren zonnepanelen meer dan het net lokaal kwijt kan.
• Warmtepompen, laadpalen en datacenters versterken de piekbelasting.

Ondertussen zijn er vele uren per dag waarin er voldoende transportcapaciteit is, maar we die nauwelijks gebruiken. Het is alsof alle auto’s in Nederland tegelijkertijd over één snelweg proberen te rijden, terwijl er ’s nachts kilometers lege rijbaan ligt.

Hier wringt het huidige systeem:

• Transporttarieven zijn grotendeels vlakke tarieven per jaar of per maand.
• De meeste aansluitcontracten zijn “recht op piekvermogen”, ongeacht of je dat vermogen vaak of zelden gebruikt.
• Marktprikkels richten zich vooral op energie (kWh), nauwelijks op vermogen (kW) op specifieke momenten.

Zonder scherpe prikkels om de piek te mijden, is het rationeel dat iedereen op dezelfde momenten afneemt of invoedt. Gevolg: netbeheerders moeten het net dimensioneren op een extreme piek, wat duur is, traag en maatschappelijk lastig in te passen.

2. Hoe prijsprikkels de wachtrij op het stroomnet kunnen verkorten

De stelling van Voorhorst en Florusse is helder: als huishoudens en bedrijven hun verbruik en productie verplaatsen naar rustige uren, komt er ruimte vrij voor nieuwe aansluitingen. Dat werkt alleen als de portemonnee meetelt.

Drie soorten prijsprikkels die écht verschil maken

1. Tijdafhankelijke transporttarieven

   • Goedkoper transport buiten de piekuren, duurder tijdens drukte.
   • Bijvoorbeeld: tussen 11:00–15:00 lagere tarieven in zonne-rijke regio’s, ’s avonds hoger.

2. Capaciteits- en piektarieven

   • Betalen niet alleen voor kWh, maar ook voor je hoogste kwartierpiek in een maand.
   • Wie z’n piek afvlakt, betaalt minder. Dat stimuleert spreiding van gebruik.

3. Dynamische contracten met uurprijzen

   • Stroomprijzen gekoppeld aan groothandels- én congestiesignalen.
   • Ideaal voor bedrijven met flexibiliteit (koudehuizen, industriële processen, laadhubs).

De realiteit nu? Deze prikkels zijn nauwelijks of versnipperd aanwezig. En waar ze er wel zijn (zoals bij sommige dynamische energiecontracten), ontbreekt vaak de automatisering om ze echt te benutten.

3. Waarom AI onmisbaar is bij vraagsturing en prijsprikkels

Zonder AI wordt vraagsturing vooral een Excel-feest en handmatig schuiven. Dat is niet schaalbaar. AI maakt vraagsturing praktisch uitvoerbaar én betrouwbaar, juist bij duizenden kleine beslissingen per dag.

Drie rollen voor AI in een flexibel energiesysteem

1. Vraagvoorspelling per aansluiting of cluster
   AI-modellen kunnen met historische data, weersverwachtingen en productieprofielen:

   • verbruik en teruglevering per kwartier voorspellen;
   • lokale knelpunten uren tot dagen vooruit signaleren;
   • scenario’s doorrekenen: wat gebeurt er als prijzen sterk stijgen of dalen?

   Netbeheerders gebruiken dit voor congestiemanagement, leveranciers voor prijsaanbiedingen, bedrijven voor operationele planning.

2. Automatische sturing van flexibele assets
   Denk aan laadpalen, warmtepompen, batterijen, koude-/warmteopslag en productieprocessen. Een AI-gestuurde energiemanager kan per minuut beslissen:

   • laden we nu of later?
   • schakelen we een warmtepomp kort uit of versnellen we juist?
   • gebruiken we de batterij om pieken weg te poetsen of om op prijsverschillen te verdienen?

   Dit gebeurt binnen randvoorwaarden die de gebruiker zelf bepaalt: comfort, beschikbaarheid, minimale laadtoestand, productietijden.

3. Netoptimalisatie op gebieds- of wijkniveau
   Door data van slimme meters, weersvoorspellingen en aansluitgegevens te combineren, kan AI:

   • virtuele congestiekaarten maken per wijk of bedrijventerrein;
   • simuleren welke prijsprikkel of flexibiliteitscontract het meeste effect heeft;
   • bepalen waar fysieke netverzwaring écht nodig is en waar flexibiliteit genoeg is.

Hiermee schuift de rol van AI op van ‘handig hulpmiddel’ naar sturend brein achter de energietransitie.

4. Praktische toepassingen: van bedrijventerrein tot Vinex-wijk

Om het concreet te maken, twee scenario’s die je nu al in Nederland ziet ontstaan.

Scenario 1: Bedrijventerrein met wachtlijst en batterijen

Een bedrijventerrein in Noord-Brabant heeft:

• 30 bedrijven die willen uitbreiden,
• een wachtlijst bij de netbeheerder,
• veel daken met zonnepanelen,
• een aantal geplande batterijprojecten.

Zonder prijsprikkels en AI gebeurt dit:

• Zonnepanelen leveren massaal terug rond het middaguur → congestie.
• Bedrijven draaien vooral van 8:00–18:00 → hoge piek, lege nacht.
• De netbeheerder zegt: “Vol. U komt op de wachtlijst.”

Met prijsprikkels én AI kan dit anders:

• Variabele transporttarieven belonen verbruik en opslag rond het middaguur.
• Een AI-energietool bij elk bedrijf stuurt batterijen, laadpalen en processen automatisch op prijs en netbelasting.
• Bedrijven verplaatsen niet-kritische processen (koeling, pompen, deel van productie) naar goedkopere, rustige uren.
• De gebiedsbatterijen worden aangestuurd om zowel congestie te dempen als op prijsverschillen te verdienen.

Resultaat: dezelfde netcapaciteit, maar meer effectieve ruimte. Een deel van de wachtlijst kan zonder fysieke netverzwaring tóch worden aangesloten.

Scenario 2: Wijk met warmtepompen en EV’s

In een nieuwbouwwijk komen duizenden warmtepompen en elektrische auto’s bij elkaar. Zonder sturing krijg je ’s avonds een piek wanneer iedereen thuiskomt en meteen gaat laden en verwarmen.

Met slimme prijsprikkels en AI-gestuurde apparaten:

• Warmtepompen draaien iets harder op de goedkopere, rustige uren zodat buffervaten warmte opslaan.
• EV-laadpalen krijgen dynamische laadprofielen: standaard langzaam laden, versnellen alleen als het net rustig is of als de auto snel weg moet.
• AI leert het patroon van het huishouden kennen (vertrektijden, comfortniveau) en stuurt daar geautomatiseerd op.

Voor de bewoner voelt het simpel: lagere energierekening, comfortabel huis, volle accu. Voor de netbeheerder betekent het: lagere piekbelasting, minder congestie, kortere wachtlijst voor nieuwe projecten in de buurt.

5. Wat moet er veranderen in marktontwerp en regelgeving?

Prijsprikkels en AI kunnen veel, maar het huidige marktontwerp remt nog flink af. Drie zaken moeten scherper.

5.1 Tariefstructuur moderniseren

• Meer tijdsvariatie in transporttarieven, afgestemd op lokale netbelasting.
• Heldere piektarieven voor zowel groot- als kleinverbruikers.
• Mogelijkheid voor regionale tarieven waar congestie structureel is.

Zonder dit blijven we doen alsof elke kilowattuur op elk moment evenveel kost voor het net, terwijl dat aantoonbaar niet zo is.

5.2 Regels rond data en privacy

AI heeft data nodig: kwartierwaarden, weersvoorspellingen, asset-data. Tegelijk willen we terechte privacybescherming.

• Maak gestandaardiseerde, veilige dataplatformen waar partijen (met toestemming) verbruiks- en productiedata kunnen delen.
• Leg helder vast wie welke data mag gebruiken voor netoptimalisatie, vraagvoorspelling en dynamische sturing.
• Zorg dat consumenten eenvoudig in en uit datadeling kunnen stappen.

5.3 Rolverdeling: wie mag flexibiliteit sturen?

We hebben nu een versnipperd speelveld met leveranciers, aggregators, ESCO’s, netbeheerders en technologiepartijen. Dat werkt alleen als:

• duidelijk is wie het congestion-probleem mag en moet oplossen;
• contractvormen voor flexibiliteit (bijv. ‘curtailment’, capaciteitsbeperkingen, flex-contracten) juridisch robuust én begrijpelijk zijn;
• consumenten en bedrijven één aanspreekpunt ervaren, geen woud aan partijen.

Hier ligt ook een politieke keuze richting de verkiezingen van 2025: hoeveel sturing laten we aan de markt, hoeveel aan netbeheerders, en waar zit de balans?

6. Hoe bedrijven nu al kunnen starten met prijsgestuurde flexibiliteit

Je hoeft niet te wachten tot alle regelgeving perfect is. Veel is nu al mogelijk.

Stap 1: Inzicht in je piek

• Analyseer minimaal 12 maanden verbruiksdata op kwartierniveau.
• Bepaal je maximale kwartierpiek per maand en de uren waarin die ontstaat.
• Breng je flexibele assets in kaart: processen, EV’s, buffers, opslag, noodstroom.

Stap 2: Simuleer prijsprikkels

• Reken door wat er gebeurt als piekvermogen 20–30% duurder wordt.
• Bereken het effect van het verschuiven van 10–30% van je verbruik naar daluren.
• Gebruik eenvoudige AI-analyse (of vraag een specialist) om “quick wins” te vinden.

Stap 3: Automatiseren met slimme sturing

• Begin met één asset: bijvoorbeeld laadpalen of een warmtepomp.
• Koppel deze aan een energiebeheerplatform met AI-functies.
• Stel harde randvoorwaarden in (bijv. minimaal laaddoel, temperatuurbereik).

Binnen een paar maanden zie je vaak al:

• lagere energiekosten;
• minder piekbelasting;
• betere businesscase voor lokale opslag of extra zonnepanelen.

Voor veel bedrijven is dit bovendien een manier om sneller toegang te krijgen tot extra netcapaciteit, omdat netbeheerders flexibiliteit gaan meewegen in hun toewijzingsbeleid.

7. De rode draad in de serie: AI als versneller van de duurzame transitie

In deze serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” komt steeds hetzelfde patroon terug: de energietransitie stokt niet door gebrek aan technologie, maar door gebrek aan slimme sturing en marktontwerp.

• Hernieuwbare energie groeit sneller dan het net kan bijbenen.
• Zonne- en windparken worden afgeremd door congestie.
• Laadinfrastructuur en elektrificatie van industrie lopen tegen grenzen aan.

Prijsprikkels zijn de taal van de markt; AI is de vertaler naar concrete acties.

Wie dat serieus combineert, kan drie dingen tegelijk bereiken:

1. Wachtlijsten op het stroomnet verkorten zonder eindeloze verzwaringen.
2. Sneller méér hernieuwbare energie integreren in het systeem.
3. Kosten verlagen voor bedrijven en huishoudens die bereid zijn flexibel te zijn.

Voor netbeheerders, energiebedrijven, ontwikkelaars en overheden is de oproep helder:

Begin prijsprikkels niet pas als het net volledig vastloopt, maar juist nu – en bouw AI direct in als standaardonderdeel van je aanpak.

Wie dat doet, maakt van netcongestie geen blok aan het been, maar een katalysator voor een slimmer, schoner en betaalbaar energiesysteem.