Gemeenten krijgen met de geactualiseerde Startanalyse een stevige basis voor aardgasvrije warmteplannen. Zo maak je er met data en AI een echt sturingsinstrument van.
Waarom de geactualiseerde Startanalyse nú zo belangrijk is
Over ruim een jaar, in 2026, moeten alle Nederlandse gemeenten een concreet warmteprogramma hebben: per buurt staat er dan welke richting het op gaat – warmtenet, (hybride) warmtepomp of toch (tijdelijk) een gasaansluiting met klimaatneutraal gas. Dat is geen papieren exercitie meer, maar bepaalt letterlijk hoe miljoenen huishoudens hun huis gaan verwarmen tot ver na 2050.
De nieuwste Actualisatie van de Startanalyse Aardgasvrije Buurten van het PBL geeft hiervoor een stevige basis. Geen eindplaatje, wel een rekenkundig fundament waarop gemeenten hun keuzes kunnen bouwen en aanscherpen. En precies daar zit een enorme kans: wie deze data slim combineert met AI, lokale kennis en goede participatie, versnelt de warmtetransitie én voorkomt dure vergissingen.
In deze blog kijk ik naar wat deze geactualiseerde Startanalyse laat zien, waarom er landelijk weinig verschuift maar lokaal juist veel te kiezen valt, en hoe gemeenten en energiebedrijven AI kunnen inzetten om van een statische analyse een dynamisch stuurinstrument voor de energietransitie te maken.
Wat is de geactualiseerde Startanalyse – en wat kun je ermee?
De Startanalyse is in de kern een kostenvergelijking. Voor zo’n 14.000 buurten en 3.500 wijken in Nederland heeft het PBL doorgerekend wat de nationale kosten zijn van verschillende strategieën voor klimaatneutrale verwarming.
Vier strategieën, achttien varianten
De analyse rekent met 4 hoofdstrategieën en 18 varianten, waaronder grofweg:
- All-electric warmtepompen
- Hybride warmtepompen met klimaatneutraal gas
- Warmtenetten op lage, midden- en hoge temperatuur
- Varianten in isolatieniveau en bronkeuze
Belangrijk: de uitkomst is geen blauwdruk. Het PBL zegt het zelf: dit is een startpunt. Gemeenten moeten deze cijfers verrijken met lokale informatie:
- Plannen van woningcorporaties voor grootschalige isolatie
- De robuustheid van lokale warmtebronnen (blijft die fabriek wel open?)
- Ruimtelijke plannen (verdichting, nieuwbouw, herstructurering)
- Netcapaciteit en geplande verzwaring door de netbeheerder
Wie de Startanalyse ziet als keihard besluit, mist de bedoeling. Wie ‘m ziet als rekenbasis en vult ‘m slim aan, wint tijd, draagvlak én geld.
Geen grote verschuivingen – maar hybride krijgt andere rol
De geactualiseerde Startanalyse laat op nationaal niveau weinig verschuivingen zien ten opzichte van 2020. De grote lijn blijft overeind: een mix van warmtenetten, (hybride) warmtepompen en een restje gasinfrastructuur.
Toch verandert er onder de motorkap iets wezenlijks:
- Er wordt niet meer gerekend met hr-ketels als eindoplossing
- De beperkte hoeveelheid klimaatneutraal gas (groen gas of groene waterstof) wordt primair ingezet voor hybride warmtepompen
- Dat gas wordt verdeeld over méér aansluitingen, vooral in dunbevolkte gebieden
- Daardoor blijft er ongeveer 4 procentpunt meer gebouwen op een gasnet aangesloten dan in 2020 werd verwacht
De boodschap: hybride warmtepompen zijn in de nieuwe analyse een kostenefficiënte tussenstap op weg naar aardgasvrij, maar leunen zwaar op een aanname over de beschikbaarheid van klimaatneutraal gas in 2050.
Onzekerheid klimaatneutraal gas: hier moet je nuchter in zijn
De analyse gaat uit van 2 miljard m³ klimaatneutraal gas in 2050. Dat is een beleidsstreven, geen garantie. Als die hoeveelheid lager uitvalt of de prijs veel hoger wordt, verschuift de voordeligste optie in veel buurten:
- Hybride warmtepompen vallen dan weg als goedkoopste strategie
- All-electric warmtepompen komen daar logischerwijs voor in de plaats
- Goede isolatie blijkt in die buurten een robuuste keuze, omdat je dan altijd kunt terugvallen op all-electric
Dit is precies zo’n punt waar AI echt meerwaarde heeft: met scenario-modellen kun je als gemeente doorrekenen “wat gebeurt er als klimaatneutraal gas maar half beschikbaar is?” of “wat als de elektriciteitsprijs daalt door veel zon en wind?”. Zo voorkom je dat een beleidsstreven onbewust als harde randvoorwaarde in je warmteprogramma sluipt.
70% heeft een duidelijke winnaar – maar 30% is speelruimte
Een opvallend resultaat uit de Startanalyse: voor 70% van de gebouwen is de één-na-goedkoopste optie meer dan 20% duurder dan de goedkoopste. Daar is de economische logica dus helder.
Maar in de overige 30% van de gevallen liggen de kosten van meerdere opties dicht bij elkaar:
- Voor 17% is het verschil tussen twee strategieën kleiner dan 10%
- Voor 38% is het verschil kleiner dan 30%
Hier zitten de buurten waar bijvoorbeeld een warmtenet en een all-electric strategie financieel vergelijkbaar zijn. En precies hier krijg je als gemeente beleidsruimte om anders te wegen:
- Ruimtelijke kwaliteit (geen buitenunits zichtbaar in beschermd stadsgezicht)
- Energiearmoede en verdeling van kosten
- Beperking van netcongestie
- Lokale voorkeur van bewoners en bedrijven
Hoe AI gemeenten helpt om die 30% goed te benutten
De Startanalyse is een landelijke momentopname. AI kan helpen om daar een lokale, dynamische beslislaag bovenop te leggen:
-
Multicriteria-analyse met AI
Laat een AI-model per buurt niet alleen naar nationale kosten kijken, maar ook naar:- CO₂-reductie tempo
- Netbelasting
- Renovatieritme van corporatiebezit
- Energiearmoede-indicatoren
-
Scenario’s in seconden
In plaats van één “waarheid” krijg je meerdere plausibele routes:- Wat als de oplevering van een warmtenet 5 jaar vertraging oploopt?
- Wat als de interestpercentages stijgen en investeringen duurder worden?
- Wat als een groot datacenter in de buurt juist een nieuwe warmtebron biedt?
-
Slimme kaartlagen combineren
Door GIS-data, Startanalyse-resultaten en netcapaciteitskaarten met AI te analyseren, zie je patronen die je anders snel mist:- Buurten waar warmtenet én all-electric bijna gelijk scoren, maar waar het elektriciteitsnet al volloopt
- Buurten met hoge energierekening én hoge isolatiepotentie, ideaal voor gefaseerde hybride–>all-electric strategie
De realiteit: de Startanalyse is sterk, maar pas met lokale data en AI-modellen wordt het echt een sturingsinstrument in plaats van een rapport in de la.
Warmtenetten, tijd en de businesscase: beslissen of verliezen
Voor ongeveer 29% van de gebouwen heeft volgens de Startanalyse een warmtenet de laagste nationale kosten. Maar hier speelt iets dat in spreadsheets vaak onderschat wordt: tijd.
Zolang er onduidelijkheid is over de komst van een warmtenet:
- Kiezen individuele bewoners voor een eigen (hybride) warmtepomp
- Daalt de potentiële aansluitdichtheid van het toekomstige net
- Wordt de businesscase slechter en schuift de planning verder naar achter
- En uiteindelijk is de kans reëel dat het warmtenet er dan helemaal niet meer komt
De Algemene Rekenkamer waarschuwde hier recent ook voor: uitstel kan heel snel omslaan in afstel.
Hoe AI hier kan helpen
AI is geen besluitvormer, maar wel een versneller van helderheid:
- Vraagvoorspelling: modellen kunnen inschatten hoeveel huishoudens hun eigen warmtepomp zullen plaatsen bij aanhoudende onzekerheid
- Businesscase-simulaties: als 10%, 20% of 30% afhaakt, wat doet dat met de tarieven en de betaalbaarheid?
- Communicatiestrategie testen: welke boodschap over planning en keuzevrijheid zorgt dat bewoners nog willen wachten op het warmtenet?
Zo kun je als gemeente en warmtebedrijf onderbouwd zeggen: “we moeten in 2027 echt besluiten, anders kantelt de businesscase” – en dat laten zien met cijfers in plaats van onderbuik.
Nationale kosten vs. gebruikerskosten: de verdelingsvraag
De Startanalyse rekent met nationale kosten. Dat is nuttig voor het totale plaatje, maar zegt niets over wie wat betaalt. En precies daar lopen gemeenten in gesprekken met bewoners vaak vast.
Een cruciaal voorbeeld:
- Kosten voor verzwaring van het elektriciteitsnet worden nu gedragen door alle Nederlanders via de netwerktarieven
- Kosten voor aanleg van een warmtenet worden grotendeels betaald door alleen de aangesloten gebruikers
Gevolg: een warmtenet kan op nationale schaal de laagste meerkosten hebben, terwijl individuele gebruikers toch duurder uit zijn dan met een warmtepomp. Probeer dat maar eens uit te leggen op een bewonersavond.
Waar AI hier het verschil kan maken
Hier zie je de link met de serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie” heel scherp:
- Tariefscenario’s doorrekenen: AI-modellen kunnen laten zien wat verschillende keuzes in belasting, subsidies en netkosten betekenen voor verschillende groepen bewoners
- Energiearmoede analyseren: wie wordt geraakt door welke keuze? Waar moet je extra compenseren om de transitie sociaal rechtvaardig te houden?
- Beleidstesten: je kunt virtueel “proefdraaien” met een andere verdeling van kosten en meteen zien wat dat doet met investeringsbereidheid en CO₂-reductie
Daarmee wordt de warmtetransitie niet alleen een technisch, maar ook een sociaal ontwerpvraagstuk – precies het soort puzzel waar data en AI goed bij passen.
Praktische stappen voor gemeenten: zo haal je meer uit de Startanalyse
Wie in 2025–2026 een stevig warmteprogramma wil opleveren, kan de geactualiseerde Startanalyse als ruggengraat gebruiken. Maar er zijn een paar concrete stappen om er echt waarde uit te halen.
1. Begin met een “nulmeting-plus”
- Gebruik de Startanalyse als basiskaart: wat is per buurt de goedkoopste strategie op nationale kosten?
- Leg daarbovenop:
- Lokale isolatieplannen (corporaties, VvE’s)
- Netcapaciteit en geplande verzwaring
- Lopende gebiedsontwikkelingen
Laat eventueel een AI-tool helpen om deze datasets automatisch te koppelen en op wijkniveau te visualiseren.
2. Identificeer de 30%-buurten met keuzeruimte
Richt je aandacht op de buurten waar meerdere opties binnen 20% van elkaar liggen in kosten. Dat zijn je strategische speelvelden.
- Laat een AI-ondersteunde multicriteria-analyse draaien
- Betrek bewoners juist hier vroeg, omdat hun voorkeur écht verschil kan maken
3. Ontwikkel robuuste paden, geen rigide eindbeelden
Werk niet alleen naar “één eindplaatje 2050”, maar naar robuuste paden:
- Als klimaatneutraal gas tegenvalt → kunnen we naar all-electric met extra isolatie?
- Als het elektriciteitsnet later wordt verzwaard → kunnen we tijdelijk hybride langer inzetten?
- Als een warmtebron wegvalt → wat is het uitwijkpad?
Met AI kun je deze paden als scenario’s simuleren en de gevoeligheid in beeld brengen.
4. Koppel warmteplanning aan netoptimalisatie
De warmtetransitie en netcongestie zijn twee kanten van dezelfde medaille.
Gebruik AI-modellen voor:
- Vraagvoorspelling op uurniveau (wat doet massale inzet van warmtepompen met pieken?)
- Netoptimalisatie: welke mix van warmtenetten en all-electric past het beste bij de lokale netcapaciteit?
Zo voorkom je dat je in je warmteprogramma plannen opneemt die het elektriciteitsnet simpelweg niet aankan.
Waar dit ons brengt – en wat de rol van AI wordt
De geactualiseerde Startanalyse laat zien dat de grote lijnen van de warmtetransitie overeind staan, maar dat onzekerheid over klimaatneutraal gas, warmtenetten en kostenverdeling cruciale vragen openlaat. Gemeenten moeten vóór 2026 keuzes maken in een landschap vol onzekerheden.
Mijn overtuiging: wie die keuzes datagedreven en scenario-gedreven aanpakt, staat veel sterker. En daar hoort AI gewoon bij. Niet als magische knop, wel als hulpmiddel om:
- Sneller en beter onderbouwd te rekenen aan meerdere opties
- Nationale kosten, gebruikerskosten en sociale effecten in één beeld te krijgen
- Warmteplannen te koppelen aan netcapaciteit, isolatie en participatie
De warmtetransitie wordt niet gewonnen met één “juiste” technologie, maar met slimme combinaties, goede timing en eerlijke verdeling van kosten. De geactualiseerde Startanalyse is het fundament; AI helpt om er een stevig huis van te bouwen.
Als je als gemeente, corporatie of energiebedrijf nu bezig bent met je warmteprogramma: de vraag is niet of je data en AI inzet, maar hoe snel je ze volwassen in je proces krijgt.