Zonder scherpe keuzes ontspoort de energietransitie

Waarom scherpe keuzes in de energietransitie nu onvermijdelijk zijn

De Nederlandse elektriciteitsvraag groeit de komende tien jaar met tientallen procenten, terwijl netbeheerders nu al massaal ‘nee’ moeten verkopen. Bedrijven kunnen niet uitbreiden, warmtepompen worden afgeremd door netcongestie en duurzame projecten staan in de wachtkamer.

Dat is geen technisch probleem alleen. Het is vooral een keuzeprobleem. We willen álles tegelijk: elektrificatie van de industrie, miljoenen warmtepompen, groene waterstof, datacenters, laadinfrastructuur en betaalbare energie voor huishoudens. Dat past simpelweg niet allemaal even snel binnen het huidige energiesysteem.

In economenblad ESB stelden onderzoekers van CE Delft recent dat de overheid scherpe keuzes moet maken in de verdeling van duurzame energie over sectoren. Daar hebben ze gelijk in – maar de vraag is: hoe maak je die keuzes zó dat de energietransitie versnelt in plaats van vertraagt? En welke rol kan AI spelen om dit slimmer en eerlijker te organiseren?

Dit artikel laat zien:

• waarom scherpe keuzes onvermijdelijk zijn,
• waar de grootste knelpunten zitten,
• hoe AI kan helpen om schaarse (duurzame) energie eerlijk én efficiënt te verdelen,
• wat bedrijven en overheden vandaag al kunnen doen.

Het echte probleem: alles prioriteit geven is hetzelfde als geen prioriteit geven

De kern is eenvoudig: duurzame energie en netcapaciteit zijn de komende 10–15 jaar schaars. Wie doet alsof we iedereen tegelijk volledig kunnen elektrificeren, verkoopt een illusie.

Waar wringt het in Nederland?

Drie spanningsvelden springen eruit:

1. Industrie vs. gebouwde omgeving

   • Grote industriële clusters (Rotterdam, Zeeland, Noord-Nederland, Chemelot) vragen enorme hoeveelheden groene stroom en waterstof.
   • Tegelijk willen we miljoenen woningen isoleren en voorzien van warmtepompen en warmtenetten.

2. Elektronen vs. moleculen

   • Geef je schaarse duurzame energie primair aan directe elektrificatie (warmtepompen, elektrische boilers, EV’s)?
   • Of aan de productie van groene waterstof en andere e‑fuels voor industrie, luchtvaart en zwaar transport?

3. Ruimtelijke beperkingen en netcongestie

   • In grote delen van Nederland zit het elektriciteitsnet “op slot”.
   • Wind op zee, zon op dak, batterijen en elektrolysers concurreren allemaal om dezelfde netaansluitingen.

Zonder expliciete keuzes ontstaat een soort sluipende keuzestress: projecten worden vertraagd, vergunningen blijven liggen en netbeheerders bouwen voor een toekomst die steeds verschuift. De kosten lopen op en economische kansen verdwijnen naar landen die wél prioriteren.

Waarom AI onmisbaar wordt bij deze keuzes

De energietransitie wordt vaak besproken als een politiek en technisch vraagstuk, maar er zit een enorm data- en planningsprobleem achter. Daar is AI precies sterk in.

AI kan drie dingen combineren die mensen afzonderlijk nauwelijks overzien:

• technische beperkingen (netcapaciteit, opwekprofielen, flexibiliteit),
• economische effecten (werkgelegenheid, toegevoegde waarde per kWh, CO₂-prijs),
• maatschappelijke doelen (klimaatdoelen, leefomgeving, betaalbaarheid).

Door deze lagen samen te modelleren, ontstaat een veel scherper beeld van de vraag: welke kWh duurzame energie levert waar, wanneer en bij wie de meeste klimaat- en economische waarde op?

Voorbeeld: prioriteren van netcapaciteit

Stel: een regio heeft 500 MW extra netcapaciteit beschikbaar tot 2030. De aanvragen zijn:

• 200 MW voor een elektrolyser (groene waterstof),
• 150 MW voor een batterijproject voor congestiemanagement,
• 300 MW voor uitbreiding van een chemisch cluster,
• 100 MW voor een groot nieuw logistiek park,
• 80 MW voor versnelling van een warmtenet en elektrificatie van een stadswijk.

Traditioneel wordt dit behandeld op volgorde van binnenkomst, of via politieke deals. Met AI‑gestuurde besluitvorming kun je voor elk scenario berekenen:

• extra CO₂‑reductie per jaar,
• bespaarde of gecreëerde werkgelegenheid,
• bijdrage aan leveringszekerheid (bijvoorbeeld in piekuren),
• effecten op energiekosten voor burgers en bedrijven.

Zo kun je onderbouwd kiezen dat bijvoorbeeld 150 MW naar batterijen, 80 MW naar de stadswijk en 270 MW naar een specifieke industriële vernieuwing gaat – niet omdat één lobby het hardst schreeuwt, maar omdat het totaalplaatje het beste scoort.

Drie scherpe keuzes die de overheid nú moet maken

De overheid kan dit niet langer uitbesteden aan “de markt”. De markt optimaliseert voor rendement, niet voor klimaatdoelen, leveringszekerheid én rechtvaardigheid tegelijk. Daar is publieke regie voor nodig.

1. Heldere volgorde van doelen, niet alleen mooie ambities

Beslis expliciet wat in de komende tien jaar zwaarder weegt:

• maximale CO₂‑reductie per geïnvesteerde euro?
• behoud/ontwikkeling van strategische industrie in Nederland?
• betaalbaarheid voor huishoudens?
• vermindering van afhankelijkheid van import van energie en grondstoffen?

Zonder deze volgorde worden AI‑systemen óók stuurloos. Een algoritme kan alleen optimaliseren als de doelen en randvoorwaarden scherp gedefinieerd zijn.

Concreet:

• Leg in wet- en regelgeving vast welke indicatoren prioriteit hebben.
• Ontwikkel één nationaal AI‑ondersteund energiemodel dat door alle ministeries en netbeheerders wordt gebruikt, in plaats van losse modellen die elkaar tegenspreken.

2. Sectorale prioriteiten voor duurzame energie

Niet elke kilowattuur duurzame stroom is even waardevol. Voor sommige toepassingen bestaan alternatieven (bijv. isolatie, restwarmte, efficiënter gebruik), voor andere vrijwel niet.

Een realistische prioritering richting 2035 kan er ongeveer zo uitzien:

1. Netstabiliteit en basisvoorzieningen
   • Frequentieregeling, noodvermogen, kritieke infrastructuur (ziekenhuizen, OV, dataverkeer).
2. Gebouwde omgeving en mkb
   • Warmtepompen, warmtenetten, kleinschalige opslag, duurzame mobiliteit voor burgers.
   • Direct effect op woonlasten en brede maatschappelijke steun.
3. Industriele “no-regret” elektrificatie
   • Processen waar elektrificatie technisch rijp én rendabel is (elektrische boilers, e‑krakers, warmtepompen in de industrie) en die veel CO₂ besparen.
4. Groene waterstof alleen waar echt nodig
   • Voor staal, chemie, zwaar transport en als grondstof, niet als generiek “alleskunner”.

AI‑modellen kunnen continu berekenen of deze prioriteiten nog kloppen bij veranderende prijzen, technologie en geopolitiek, en tijdig alternatieve paden voorstellen.

3. Ruimtelijke keuzes koppelen aan data, niet alleen aan draagvlak

De strijd om ruimte is in Nederland net zo fel als de strijd om energie. Windgebieden, zonnevelden, waterstofleidingen, natuur, woningbouw en landbouw drukken allemaal op dezelfde kaart.

Met AI‑ondersteunde ruimtelijke ordening kun je:

• voorspellen welke combinaties (bijv. wind + batterij + datacenter) het meest efficiënt zijn,
• scenario’s doorrekenen voor geluid, slagschaduw, natuurimpact en netkosten,
• verschillende maatschappelijke waarden wegen (werkgelegenheid, landschap, woonkwaliteit).

Daarmee kun je transparant maken waarom een bepaalde regio prioriteit krijgt voor bijvoorbeeld wind op land of een waterstofcluster – en waar níet in geïnvesteerd wordt.

Hoe AI de verdeling van schaarse energie concreet slimmer maakt

AI voor de Nederlandse energietransitie is geen abstract thema meer; er lopen al pilots en praktijkcases die laten zien wat werkt.

1. Netoptimalisatie en congestiemanagement

Netbeheerders gebruiken nu al algoritmen om:

• piekbelastingen te voorspellen tot op wijkniveau,
• flexibiliteit van laadpalen, warmtepompen en batterijen aan te sturen,
• onderhoud en vervanging van kabels en transformatoren te plannen.

De volgende stap is dat dezelfde AI‑systemen worden gevoed met beleidsdoelen:

• “maximaliseer CO₂‑reductie in deze regio tussen 2025–2030”,
• “minimaliseer afschakeling van zonne- en windparken”,
• “voorkom wachttijden langer dan drie jaar voor maatschappelijk cruciale projecten”.

Zo ontstaat een dynamisch congestiemanagementsysteem dat niet alleen technisch, maar ook maatschappelijk optimaliseert.

2. Vraagvoorspelling en flexibele tarieven

AI‑modellen kunnen op basis van historisch verbruik, weerdata, economische indicatoren en lokale events verrassend nauwkeurig voorspellen:

• wanneer in een wijk de warmtevraag piekt,
• wanneer EV’s massaal aan de lader gaan,
• welke bedrijven flexibiliteit kunnen aanbieden tegen welke prijs.

Met die kennis kun je:

• dynamische tarieven ontwikkelen die écht sturen op gedrag,
• huishoudens en bedrijven belonen die meebewegen met pieken van zon en wind,
• zonneparken en windparken minder vaak uitzetten, omdat de vraag beter meeloopt.

3. Onderhoudspredictie en betrouwbaarheid

Een vaak onderschat risico van de energietransitie is verminderde betrouwbaarheid als het systeem te complex wordt. AI‑gestuurde onderhoudspredictie voor kabels, transformatoren, windturbines en batterijen verkleint dat risico.

Resultaat:

• minder storingen,
• kortere uitval bij incidenten,
• betere planning van vervangingsinvesteringen.

Dat maakt scherpe keuzes politiek ook beter verkoopbaar: je kunt laten zien dat de kwaliteit van het systeem hoog blijft, ook als de verdeling van energie niet iedereen direct bevalt.

Wat bedrijven nú kunnen doen in deze nieuwe realiteit

Wachten tot “Den Haag duidelijkheid geeft” is riskant. Bedrijven die nu strategisch handelen, staan straks vooraan als de prioriteiten concreet worden.

1. Maak je eigen energiewaarde zichtbaar
Laat doorrekenen hoeveel CO₂‑reductie, banen en toegevoegde waarde jouw project per kWh vraagt of oplevert. Dat wordt de nieuwe taal in gesprekken met overheid en netbeheerder.

2. Investeer in flexibiliteit
Projecten die mee kunnen bewegen met prijs- en congestiesignalen (batterijen, demand response, slimme aansturing) hebben straks simpelweg méér kans op aansluiting én op steun.

3. Gebruik AI ook intern
Zelfs een middelgroot industrieel bedrijf kan al starten met:

• verbruiksdata verzamelen en laten analyseren,
• AI‑voorspellingen gebruiken voor inkoop en productieplanning,
• scenario’s doorrekenen voor elektrificatie, waterstof of hybride oplossingen.

Bedrijven die hun eigen energietransitie datagedreven aanpakken, zijn geloofwaardiger gesprekspartner in regionale en nationale besluitvorming.

Naar een eerlijke en slimme verdeling van duurzame energie

De boodschap van CE Delft – dat de overheid scherpe keuzes moet maken in de energietransitie – is ongemakkelijk, maar noodzakelijk. We kunnen niet alles, overal en voor iedereen tegelijk elektrificeren. Doorgaan op de huidige weg betekent hogere kosten, meer frustratie en gemiste economische kansen.

AI biedt geen politiek excuus, maar wél een gereedschapskist om deze keuzes beter te onderbouwen: transparanter, eerlijker en met meer oog voor langetermijneffecten. In de serie AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie zie je steeds hetzelfde patroon terug: waar de energietransitie vastloopt op complexiteit en onzekerheid, kan AI juist structuur brengen.

De uitdaging voor de komende jaren is helder: durf als overheid duidelijke prioriteiten te stellen én organiseer een AI‑gestuurd kennisfundament onder die keuzes. Bedrijven en regio’s die hun eigen plannen hierop voorbereiden, hebben straks een forse voorsprong.

De vraag is dus niet meer óf we scherpe keuzes gaan maken, maar: wie is er straks klaar om die keuzes in zijn voordeel te laten uitpakken?