Solar Impulse 2 vloog 43.000 km op zonne-energie. Wat zij in de lucht deden, hebben we in Nederland op het stroomnet nodig – met AI als onmisbare copiloot.
Met zonne-energie de wereld rond – en wat AI ermee doet
Ruim 43.000 kilometer. Geen druppel kerosine. Alleen zonlicht. Het zonnevliegtuig Solar Impulse 2 liet zien dat wat jarenlang als sciencefiction klonk, gewoon kan: de wereld rond op zonne-energie.
Dat recordvlucht is allang voorbij, maar de les is actueler dan ooit voor Nederland in 2025. We proberen ons elektriciteitsnet overeind te houden, balanceren tussen zonneparken, wind op zee en een enorme groei aan warmtepompen en elektrische auto’s. Iedereen wil groene energie, maar het stroomnet kraakt.
Hier komt de combinatie van zonne-energie en AI in beeld. Die vlucht rond de aarde was een technologisch kunststukje – en onder de motorkap zat óók slimme software. Precies datzelfde principe hebben we nu nodig om de Nederlandse energietransitie betaalbaar, betrouwbaar en snel te maken.
In deze blog gebruik ik Solar Impulse 2 als vertrekpunt: wat leren we van een vliegtuig op zonne-energie, en hoe vertalen we dat met kunstmatige intelligentie naar onze daken, buurten en het Nederlandse energiesysteem?
Solar Impulse 2: het onmogelijke wordt concreet
De essentie van Solar Impulse 2 is simpel: het vliegtuig vloog dag en nacht op zonne-energie, over meer dan 43.000 kilometer, zonder fossiele brandstof. Dat was geen gelukstreffer, maar precisiewerk.
Wat maakte deze vlucht mogelijk?
De vlucht slaagde doordat drie zaken tot in detail op elkaar waren afgestemd:
-
Energie-opwek
Vleugels vol zonnecellen leverden overdag energie. -
Energie-opslag
Batterijen hielden genoeg stroom vast om de nacht door te komen. -
Slimme besturing en planning
Vluchtroute, hoogte, snelheid en timing werden continu bijgestuurd op basis van data, weersverwachtingen en energievoorraad.
Dat derde punt is waar het interessant wordt voor de Nederlandse energietransitie. Het vliegtuig was eigenlijk een vliegende micro-energiecentrale: opwek, opslag en verbruik moesten realtime in evenwicht blijven. Precies hetzelfde speelt nu in onze wijken en industriegebieden.
Een zonnevliegtuig dat de wereld rond gaat, bewijst niet dat we morgen allemaal zonder fossiele brandstof kunnen. Het bewijst wel dat slimme sturing het verschil maakt tussen ‘onmogelijk’ en ‘werkend systeem’.
Van zonnevliegtuig naar Nederlands energiesysteem
De Nederlandse energietransitie heeft dezelfde drie bouwstenen als Solar Impulse 2: opwek, opslag en slimme besturing.
- We plaatsen massaal zonnepanelen op daken en zonneparken.
- We zien meer batterijen, thuis en in wijkopslag.
- We hebben een groeiend arsenaal aan flexibel verbruik: EV’s, warmtepompen, boilers, laadinfrastructuur.
Alleen: waar Solar Impulse 2 één geïntegreerd systeem was, is het Nederlandse energiesysteem een lappendeken van apparaten, contracten, netbeheerders, leveranciers en markten. Zonder slimme coördinatie loopt dat vast. En dat is precies wat we nu ervaren: netcongestie.
De parallel met de vlucht rond de wereld
- Onvoorspelbaar weer → Onvoorspelbare zonneproductie in Nederland.
- Beperkte batterijcapaciteit in het vliegtuig → Beperkte netcapaciteit in ons land.
- Constante monitoring in de cockpit → Constante monitoring van netten, transformatoren en kabels.
- Slimme planning van route en snelheid → Slimme planning van vraag, aanbod en opslag in tijd.
De conclusie: waar piloten en algoritmes de vlucht op koers hielden, hebben wij AI-systemen nodig die het Nederlandse energiesysteem in balans houden.
Hoe AI zonne-energie voorspelbaar en bruikbaar maakt
AI kan zonne-energie niet harder laten schijnen, maar wél veel beter laten aansluiten op vraag en infrastructuur. Dat begint met voorspellen.
1. Zonne-energie voorspellen op straat- en wijkniveau
Voorspellingsmodellen op basis van AI combineren onder meer:
- Weersverwachtingen per uur
- Historische productie van zonnepanelen in de buurt
- Schaduwpatronen, seizoenen en oriëntatie van daken
- Gedragspatronen van huishoudens en bedrijven
Daarmee kun je op wijkniveau met verrassende nauwkeurigheid inschatten:
- Hoeveel zonne-energie komt er morgen tussen 11:00 en 15:00 uur binnen?
- Waar dreigt overbelasting van het net?
- Wanneer is het juist slim om batterijen te laden of EV’s vol te trekken?
Voor netbeheerders betekent dit minder noodmaatregelen, minder curtailment (zonnepanelen uitzetten) en gerichtere investeringen.
2. Slim schakelen tussen opwek, opslag en verbruik
Voorspellen is stap één. Stap twee is automatisch schakelen. AI kan bijvoorbeeld:
- Warmtepompen in een wijk eerder laten draaien als er veel zon is.
- EV-laadpalen tijdelijk knijpen als een transformator tegen zijn grens aanzit.
- Wijkbatterijen laden op momenten met veel zonne-energie en terugleveren tijdens piekvraag.
Dat lijkt misschien een detail, maar precies hierdoor kan hetzelfde net meer duurzame energie verwerken zonder direct miljarden te hoeven investeren in zwaardere kabels.
De les van Solar Impulse 2: je wint het niet door alleen méér panelen of batterijen toe te voegen, maar door de hele configuratie slim te besturen.
AI in de praktijk: drie concrete toepassingen in Nederland
Hieronder drie toepassingen die ik vaak zie terugkomen in Nederlandse projecten waar zonne-energie en AI elkaar versterken.
1. Netoptimalisatie rondom zonneparken
Bij grote zonneparken is de mismatch tussen piekproductie en netcapaciteit het grootst. AI-modellen kunnen:
- op kwartierbasis voorspellen hoeveel vermogen een park gaat leveren;
- berekenen welke combinatie van parkvermogen, batterijlading en teruglevering het net het minst belast;
- automatisch de omvormers en batterijen aansturen.
Gevolg: minder afschakeling, betere benutting van bestaande kabels en een businesscase die veel stabieler wordt voor investeerders.
2. Slimme energiehubs op bedrijventerreinen
Steeds meer Nederlandse bedrijventerreinen worden energiehubs met eigen zonnepanelen, batterijen en soms ook windturbines.
AI helpt om:
- gezamenlijke zonneproductie en vraag van bedrijven te clusteren;
- laadprofielen van elektrische vrachtwagens en bedrijfswagens te optimaliseren;
- flexibiliteit te verhandelen op energiemarkten, zonder dat individuele ondernemers er de hele dag bovenop hoeven te zitten.
Het doet denken aan een mini-Solar-Impulse, maar dan met tientallen bedrijven in plaats van één piloot.
3. Thuis: dynamische energietarieven en slimme sturing
Voor huishoudens wordt AI vaak verpakt in slimme energie-apps en thuis-energiemanagers. Denk aan:
- automatische planning van wasmachine, droger en vaatwasser op uren met veel zon of lage tarieven;
- sturing van thuisbatterij en laadpaal gebaseerd op prijsvoorspellingen en zonne-energie;
- inzicht in wat je zelf verbruikt vs. teruglevert.
Hiermee verschuift de rol van de consument naar prosument: iemand die niet alleen verbruikt, maar ook produceert en actief bijdraagt aan de stabiliteit van het net.
Zonder data en AI wordt zonne-energie onnodig duur
Zonne-energie is technisch gezien goedkoop geworden: de prijs per kWh uit zonnepanelen is de afgelopen tien jaar hard gedaald. Toch zie je in Nederland dat projecten vastlopen of minder opleveren dan verwacht, doordat de systeemkosten oplopen:
- investeringen in netverzwaring;
- curtailment (productie weggooien door gebrek aan netcapaciteit);
- onbalanskosten op de elektriciteitsmarkt;
- inefficiënt gebruik van batterijen.
AI kan deze systeemkosten aanzienlijk drukken, omdat het:
- beter matcht tussen productie en vraag;
- slimmer plant waar en wanneer opslag nodig is;
- sneller signaleert waar knelpunten in het net ontstaan.
De harde boodschap: wie in 2025 nog grote zonneprojecten ontwerpt zonder serieuze data-analyse en AI voor net- en vraagoptimalisatie, rekent met een achterhaald model.
Wat betekent dit voor Nederlandse organisaties nu?
We zitten in december 2025. De energietransitie is geen ver-van-mijn-bed-show meer, maar een dagelijks IT- en data-vraagstuk voor gemeenten, netbeheerders, woningcorporaties en energiecoöperaties.
Als je serieus met zonne-energie aan de slag bent, zijn dit volgens mij de drie belangrijkste stappen:
1. Begin niet met techniek, maar met data
- Breng in kaart: waar staan de panelen, welke omvormers zijn er, hoe ziet het verbruiksprofiel uit?
- Verzamel historische data: productie, verbruik, storingen, weersgegevens.
- Zorg dat deze data gestructureerd en toegankelijk is. Zonder dat fundament heeft elke AI-toepassing een wankele basis.
2. Kies een heldere AI-usecase, niet ‘AI in het algemeen’
Formuleer een concrete vraag, bijvoorbeeld:
- Hoe verminderen we curtailment op dit zonnepark met 30% binnen twee jaar?
- Hoeveel extra zonne-energie kan dit wijknet aan als we slim sturen?
- Hoe plannen we het laden van 200 bedrijfswagens rond onze zonneproductie?
Met zo’n vraag kun je gerichte modellen bouwen en testen, in plaats van abstracte dashboards waar niemand beslissingen op durft te baseren.
3. Betrek techniek, business én bewoners/gebruikers
Techniek is niet de bottleneck; draagvlak en eigenaarschap wel.
- Netbeheerders, gemeenten en ontwikkelaars moeten samen spelregels afspreken.
- Bedrijven en bewoners moeten begrijpen wat er automatisch gestuurd wordt, en waar zij zelf invloed houden.
- Transparantie over data en algoritmes vergroot vertrouwen en bereidheid om mee te doen.
Solar Impulse 2 had één cockpit en een klein team. De Nederlandse energietransitie heeft miljoenen ‘cockpits’: huishoudens, bedrijven, coöperaties. Hoe beter die samenwerken via slimme systemen, hoe stabieler het geheel.
Van inspiratie naar actie: jouw rol in de zonne-energie + AI-combinatie
De vlucht van Solar Impulse 2 liet zien: met de juiste combinatie van technologie, data en slimme aansturing kun je ver komen met alleen de zon. Nederland hoeft niet letterlijk de wereld rond te vliegen, maar we staan wel voor een vergelijkbare uitdaging: een volledig duurzaam energiesysteem bouwen op een infrastructuur die daar oorspronkelijk niet voor ontworpen is.
AI is daarbij geen luxe, maar een eerste levensbehoefte voor de energietransitie:
- om zonne-energie voorspelbaar te maken;
- om het volle potentieel van onze daken en velden te benutten;
- om het stroomnet betrouwbaar te houden zonder eindeloos te blijven graven.
De vraag is niet óf je met AI aan de slag gaat binnen jouw organisatie, maar wanneer en hoe slim je dat doet. Wie nu begint met gerichte pilots rond zonne-energie, data en netoptimalisatie, bouwt een voorsprong op die de komende tien jaar het verschil gaat maken.
Wil je verder kijken dan alleen meer panelen plaatsen en serieus werk maken van een slim, toekomstbestendig energiesysteem, dan is dit hét moment om data- en AI-expertise aan tafel te zetten.
De wereld rond op zonne-energie is al gelukt. De volgende stap is een land dat 24/7 draait op hernieuwbare energie – mét hulp van AI.