Gemeenten moeten vóór 2026 kiezen hoe buurten aardgasvrij worden. Zo gebruik je de geactualiseerde Startanalyse én AI om tot slimme, eerlijke warmteplannen te komen.
Waarom de geactualiseerde Startanalyse nú zoveel uitmaakt
Over krap een jaar – uiterlijk in 2026 – moet elke Nederlandse gemeente een concreet plan hebben: hoe maken we al onze woningen aardgasvrij? Warmtenet, (hybride) warmtepomp of tóch nog een gasaansluiting met klimaatneutraal gas. Dat is geen technisch detail, maar een miljardenbeslissing die bewoners direct in hun portemonnee voelen.
De Actualisatie van de Startanalyse Aardgasvrije buurten van het PBL geeft hiervoor een nieuwe, stevige basis. Alle kosten zijn herrekend, nieuwe aannames over groen gas en warmtepompen zijn verwerkt en de rekentool bestrijkt nu zo’n 14.000 buurten en 3.500 wijken. Tegelijk zien we in 2025 dat het stroomnet knelt, warmtenetten vertraging oplopen en bewoners moe worden van wisselende verhalen.
Hier zit precies de koppeling met deze serie “AI voor Nederlandse Energie: Duurzame Transitie”. Gemeenten moeten keuzes maken in een wirwar van opties, onzekerheden en lokale belangen. Dat kun je niet meer met een Excelletje en een paar kaarten oplossen. AI en data-analyse zijn geen luxe; ze zijn inmiddels randvoorwaarde voor een goed warmteplan.
In dit artikel:
- wat de geactualiseerde Startanalyse wél en níet zegt;
- waar de grootste onzekerheden en keuzes liggen (zeker rond klimaatneutraal gas en warmtenetten);
- hoe gemeenten AI slim kunnen gebruiken om van generieke analyse naar een lokaal gedragen, haalbaar warmteprogramma te komen.
Wat de geactualiseerde Startanalyse precies toevoegt
De geactualiseerde Startanalyse is in de kern een kostenvergelijking van vier strategieën met 18 varianten voor alle buurten in Nederland. Het gaat om de nationale kosten: wat is voor Nederland als geheel de goedkoopste route naar klimaatneutrale warmte in 2050?
Belangrijke punten uit de actualisatie:
- De nationale patronen zijn niet radicaal verschoven ten opzichte van 2020.
- Er wordt niet meer gerekend met hr-ketels op aardgas in 2050, maar met een beperkte hoeveelheid klimaatneutraal gas (groen gas, waterstof) in hybride warmtepompen.
- Daardoor blijven ongeveer 4 procentpunt meer gebouwen op een gasnet aangesloten dan in de vorige versie.
- Voor 29% van de gebouwen is een warmtenet volgens de analyse de goedkoopste optie.
Voor AI-toepassingen is deze Startanalyse goud waard: het is een uniforme, landelijke dataset die je kunt combineren met lokale data om scenario’s door te rekenen, risico’s in beeld te krijgen en communicatie naar bewoners te onderbouwen.
De Startanalyse is géén blauwdruk voor 2050, maar een technisch-economisch startpunt. De echte keuzes worden lokaal gemaakt.
Waarom “lokale verrijking” cruciaal is – en hoe AI daarbij helpt
De Startanalyse zegt: dit is landelijk gezien de goedkoopste optie per buurt. Maar hij zegt níet:
- hoe robuust lokale warmtebronnen zijn;
- of corporaties al vergaande isolatieplannen hebben;
- hoe bewoners tegenover een warmtenet of warmtepomp staan;
- hoe het regionale elektriciteitsnet er in detail aan toe is.
Voorbeelden van lokale vragen die de uitkomst kantelen
- Woningcorporatie met isolatieoffensief: als de corporatie al besluit om in tien jaar tijd al haar flats naar label A te brengen, verschuift de businesscase voor all-electric warmtepompen.
- Onzekere restwarmtebron: als een fabriek mogelijk sluit voor 2040, is een hoogtemperatuur-warmtenet op die bron veel minder aantrekkelijk dan de Startanalyse suggereert.
- Netcongestie: in een regio waar het elektriciteitsnet nu al vol is, kan grootschalige elektrificatie zonder slimme sturing tot dure netverzwaring leiden.
Waar AI het verschil maakt
AI is hier niet “een leuk speeltje”, maar een manier om enorme hoeveelheden data consistent en actueel te verwerken:
- Dataintegratie: AI-modellen kunnen PBL-data combineren met BAG, WOZ, corporatieplannen, netbeheerdersdata en lokale warmtebronnen.
- Scenario-analyse: je kunt in minuten doorrekenen: wat als gas schaars en duur wordt? Wat als de fabriek in 2035 sluit? Wat als we eerst 80% van de woningen isoleren?
- Ruimtelijke optimalisatie: AI kan zoeken naar de slimste grenzen voor warmtenetgebieden, rekening houdend met dichtheid, bebouwing, infrastructuur en sociale factoren.
- Communicatie naar bewoners: generatieve AI kan per straat of doelgroep begrijpelijke uitlegteksten en visuals maken op basis van de gekozen scenario’s.
De praktijk leert: gemeenten die dit soort datagedreven, AI-ondersteunde analyses gebruiken, hebben veel sterker onderbouwde warmtevisies en minder discussie achteraf.
Klimaatneutraal gas en hybride warmtepompen: kans of schijnzekerheid?
De geactualiseerde Startanalyse gaat uit van 2 miljard m³ klimaatneutraal gas in 2050, conform het streven uit het Klimaatakkoord. Dat gas wordt vooral ingezet in hybride warmtepompen in minder dicht bebouwde gebieden.
De harde realiteit: die 2 miljard m³ is hoogst onzeker. Minder aanbod of hogere prijzen hebben direct effect op de uitkomst:
- Als er minder groen gas/waterstof is, is de hybride warmtepomp in veel buurten niet langer de goedkoopste optie.
- In dat geval schuift de voorkeur richting volledig elektrische warmtepompen.
- Voor die all-electric route is goede isolatie geen luxe, maar randvoorwaarde.
Een robuuste strategie voor gemeenten is: nu al stevig inzetten op isolatie, zodat je later flexibel kunt kiezen tussen hybride of volledig elektrisch.
Hoe AI omgaat met onzeker gasaanbod
Onzekerheid rond klimaatneutraal gas leent zich uitstekend voor scenario-gestuurde AI-analyse:
- bouw verschillende scenario’s (0,5 / 1 / 2 miljard m³ gas; lage vs. hoge gasprijs);
- laat een AI-model automatisch herberekenen welke buurten dan nog logisch op hybride blijven;
- identificeer buurten waar de keuze zeer gevoelig is voor het gasscenario en zet daar extra in op isolatie en flexibiliteit.
Zo voorkom je dat je warmteplan leunt op een gashypothese die in 2035 achterhaald blijkt.
Warmtenetten, tijdsdruk en de rol van slimme planning
Uit de Startanalyse blijkt dat voor ruim een kwart van de gebouwen (29%) een warmtenet de laagste nationale kosten heeft. Maar de Algemene Rekenkamer waarschuwde recent al: warmtenetten kampen met onzekerheid, vertraging en soms falende businesscases.
Het grootste risico is treuzelen:
- Zolang er onduidelijkheid is over een warmtenet, gaan bewoners en VvE’s zelf investeren in individuele warmtepompen.
- Daardoor daalt het aantal potentiële aansluitingen.
- Met minder aansluitingen stijgen de kosten per aansluiting, waardoor het warmtenet nóg minder aantrekkelijk wordt.
- Uitstel wordt dan onvermijdelijk afstel.
Hoe AI warmtenetbesluiten kan versnellen en verbeteren
AI kan hier helpen om sneller en beter onderbouwd keuzes te maken:
-
Vraagprofielen simuleren
Op basis van woningtypen, isolatieniveaus en gebruiksprofielen kunnen AI-modellen nauwkeurig warmtevraag per uur simuleren. Dit helpt bij de dimensionering van het net en de bronnen. -
Businesscase optimaliseren
Je kunt varianten doorrekenen: andere fasering, combinatie met WKO, toevoeging van datacenters of utiliteit, koppeling met seizoensopslag. AI zoekt patronen en combinaties die een marginaal plan wél rendabel maken. -
Bewonersdynamiek meenemen
Met gedragsdata en ervaring uit andere projecten kun je modelleren hoeveel mensen waarschijnlijk vroegtijdig voor een individuele oplossing kiezen. Daardoor zie je precies hoeveel tijd je hebt om duidelijkheid te bieden. -
Planning en fasering
AI-gestuurde planningsalgoritmen kunnen de volgorde van wijken optimaliseren: waar eerst beginnen geeft de meeste CO₂-reductie per euro, het minste netverzwaring en de meeste sociale acceptatie?
Gemeenten die warmtenetten willen inzetten, hebben dus baat bij een AI-ondersteund warmte-ontwerp, waarbij Startanalyse-data de basis is en lokale realiteit de modelinput verfijnt.
Nationale kosten, verdeling van kosten en eerlijkheid
De Startanalyse rekent met nationale kosten: wat is het goedkoopst voor Nederland als geheel? Dat is iets anders dan: wie betaalt wat als bewoner, corporatie of MKB’er.
En daar wringt het vaak politiek:
- Kosten van netverzwaring elektriciteit worden nu grotendeels via de netbeheerder en tarieven gesocialiseerd: iedereen betaalt mee.
- Kosten van aanleg warmtenet komen vooral bij de gebruikers terecht via het warmtetarief.
- Resultaat: een warmtenet kan maatschappelijk goedkoper zijn, terwijl de individuele bewoner duurder uit is dan bij een warmtepomp.
Een eerlijke warmtetransitie vraagt om expliciete keuzes over wie welke kosten draagt, niet alleen om slimme techniek.
Hoe AI beleid en “eerlijkheid” inzichtelijk kan maken
AI kan beleidsmakers helpen om deze verdelingsvraagstukken uit de abstracte sfeer te halen:
- Micro-simulaties per huishouden of woningtype: wat betekent elk scenario voor de maandlasten per profiel (huurder, eigenaar, lage en hoge inkomens)?
- Subsidiescenario’s doorrekenen: wat gebeurt er met de betaalbaarheid als je warmtenetten extra subsidieert of netkosten anders verdeelt?
- Visualisaties per buurt: kaarten die in één oogopslag laten zien waar de lasten het hardst binnenkomen.
Hiermee kunnen gemeenten én het Rijk onderbouwd keuzes maken over heffingen, subsidies en compensatieregelingen, in plaats van te sturen op gemiddelden die lokale ongelijkheid verdoezelen.
Praktische stappen voor gemeenten: van Startanalyse naar slim warmteprogramma
De reality check: je hoeft als gemeente niet morgen een volledig AI-lab op te tuigen. Maar je kunt wél gestructureerd werken met data en AI om de Startanalyse te vertalen naar een sterk warmteprogramma.
1. Gebruik de Startanalyse als “nulmeting”
- Bepaal per buurt wat daar nu de goedkoopste nationale optie is.
- Noteer meteen de tweede optie: in 30% van de gevallen zijn de kostenverschillen kleiner dan 20%, en voor 17% zelfs kleiner dan 10%.
2. Breng lokale afwijkingen en onzekerheden in kaart
- Corporatieplannen, stedelijke ontwikkelingsplannen, bedrijvigheid, geplande netinvesteringen.
- Label buurten met hoge onzekerheid (bijv. afhankelijk van één fabriek of van schaarse gassen).
3. Werk met AI-ondersteunde scenario’s
- Laat data-analisten of een externe partner AI-modellen bouwen die ten minste drie dingen kunnen:
- alternatieve gasscenario’s doorrekenen;
- timing en fasering van maatregelen optimaliseren;
- effecten op bewonerslasten per scenario tonen.
4. Koppel beleid, techniek en participatie
- Gebruik AI-gegenereerde kaarten en verhaallijnen om met bewoners te praten over keuzes.
- Laat zien: “Zó ziet het eruit als we voor warmtenet gaan, zó als we alles met warmtepompen doen.”
5. Maak keuzes expliciet en toetsbaar
- Leg vast welk scenario je kiest, waarom dat logisch is gegeven de data, en welke triggerpoints maken dat je bijstuurt (bijvoorbeeld bij ander beleid of andere gasprijzen).
Vooruitkijken: van warmteplan naar adaptief, datagedreven beleid
De geactualiseerde Startanalyse geeft gemeenten in 2025 een stevig startpunt. Maar de energietransitie staat niet stil: techniek, prijzen, gedrag en beleid schuiven elk jaar. Wie nu alleen een papieren warmteplan maakt en dat in een la legt, loopt straks achter de feiten aan.
De betere route is een adaptief, datagedreven warmteprogramma:
- Startanalyse + lokale data vormen de basis.
- AI-modellen houden de vinger aan de pols als de werkelijkheid verandert.
- Plannen zijn geen statische kaarten, maar rollende scenario’s die elke paar jaar geüpdatet worden.
Voor iedereen die aan de Nederlandse energietransitie werkt – beleidsmakers, netbeheerders, corporaties, adviesbureaus – is de boodschap helder: zonder slimme data en AI wordt de stap van analyse naar uitvoering onnodig traag, duur en oneerlijk.
De komende jaren zullen laten zien welke gemeenten het lukt om techniek, AI en lokale realiteit te koppelen in een geloofwaardig warmteprogramma. Wie daar nu serieus mee begint, heeft in 2030 niet alleen minder CO₂-uitstoot, maar ook bewoners die begrijpen waarom hun huis precies díé oplossing kreeg.
Heb je als gemeente, corporatie of energiebedrijf de Startanalyse al liggen, maar ontbreekt de vertaalslag naar een concreet, datagedreven warmteprogramma? Dan is dit hét moment om te kijken welke AI-toepassingen je kunt inzetten om sneller, slimmer en eerlijker keuzes te maken.