De energietransitie: waarom AI een centrale rol gaat spelen

Volgens Netbeheer Nederland wachten in Nederland meer dan 11.900 bedrijven en publieke instellingen en duizenden huishoudens op een netaansluiting. Dit remt zowel de woningbouw als investeringen. Het International Energy Agency waarschuwt dat netcongestie de energietransitie kan vertragen, met risico’s zoals stroomtekorten en een instabiel energiesysteem. Dit leidt tot grote gevolgen voor de samenleving en economie.

Dit is niet alleen een technisch probleem, maar ook een organisatie- en planningsvraagstuk. En juist daar kan kunstmatige intelligentie (AI) een belangrijke rol spelen. Niet als buzzwoord, maar als praktisch hulpmiddel om beter te plannen, slimmer te opereren en het bestaande net efficiënter te benutten.

Er zijn vier redenen waarom AI onmisbaar is:

1. AI kan de uitbreiding van het net versnellen

Één van de grootste knelpunten in de energietransitie is het tekort aan netcapaciteit. Netbeheerders staan onder druk om hun infrastructuur uit te breiden, maar projecten lopen vaak vertraging op door vergunningsproblematiek, budgettekorten, planningsproblemen en schaarste aan materiaal en personeel.

Daarnaast schieten bestaande modellen regelmatig tekort in het voorspellen van de groeiende vraag naar netcapaciteit. In Nederland zijn woningbouwprojecten en de bouw van zonneparken onnodig uitgesteld door onnauwkeurige prognoses, bijvoorbeeld gebaseerd op onvolledige gegevens van bouwvergunningen. AI kan helpen door vraagvoorspellingen te verbeteren. Door verschillende databronnen te combineren zoals historisch verbruik, bouwvergunningen, geplande bedrijventerreinen en regionale elektrificatietrends ontstaan realistische inzichten. De echte toegevoegde waarde zit niet alleen in nauwkeurigere voorspellingen, maar vooral in het voorkomen van verrassingen die investeringsprogramma’s verstoren. Dit stelt netbeheerders in staat beter te plannen, toezichthouders om investeringen met meer zekerheid goed te keuren en klanten om sneller aangesloten te worden.

2. Van reactief naar proactief netbeheer

Het stabiel houden van het elektriciteitsnet wordt complexer en duurder door de toename van wind- en zonne-energie. In Duitsland liepen de kosten voor het opnieuw verdelen van elektriciteit (‘re-dispatch’) in 2023 op tot meer dan €4 miljard.

In de praktijk wordt vaak pas ingegrepen wanneer problemen zich al voordoen, met kostbare noodmaatregelen zoals afschakeling of het omleiden van stroom als gevolg.

AI kan dit veranderen. Voorspellende modellen maken het mogelijk om congestie al dagen van tevoren te signaleren, zodat tijdig en kostenefficiënt kan worden ingegrepen. AI helpt om afwijkingen in transformatoren en kabels vroegtijdig te herkennen. En met digital twins kunnen maatregelen eerst virtueel worden getest voordat ze in de praktijk worden toegepast.

Hiermee verschuift het beheer van reactief naar voorspellend, wat leidt tot lagere kosten, minder storingen en een betrouwbaarder energiesysteem.

3. Flexibiliteit op schaal benutten

Het aantal elektrische auto’s, warmtepompen en thuisbatterijen groeit snel. Zonder slimme aansturing kunnen deze apparaten lokale netten overbelasten. In delen van Nederland zijn netbeheerders nu al genoodzaakt om nieuwe aansluitingen om die reden te beperken.

AI maakt het mogelijk om deze flexibiliteit slim te benutten. Door vraag en aanbod beter op elkaar af te stemmen kunnen apparaten automatisch reageren op prijsprikkels en de behoeften van het net. Denk aan laadpalen die vooral laden tijdens daluren, of warmtepompen die voorverwarmen wanneer er veel duurzame energie beschikbaar is.

Proefprojecten laten zien dat dit de piekbelasting aanzienlijk kan verlagen. Het gaat hierbij niet om controle over huishoudens, maar om gericht stimuleren en automatiseren om zo flexibiliteit om te zetten in een waardevolle systeembron. Dit kan de noodzaak voor dure netverzwaring uitstellen en de energietransitie versnellen.

4. Van data naar betere beslissingen

Netbeheerders beschikken over enorme hoeveelheden data: uit slimme meters, sensoren, weersvoorspellingen en marktsignalen. Toch wordt deze data nog te vaak alleen gebruikt voor monitoring, in plaats van voor besluitvorming.

AI kan helpen om deze data om te zetten in concrete acties. Bijvoorbeeld door te bepalen welk verdeelstation als eerste moet worden uitgebreid, hoeveel reservecapaciteit nodig is of waar flexibiliteitscontracten het meeste effect hebben.

Het succes van een organisatie wordt niet bepaald door hoeveel data beschikbaar is, maar door hoe effectief deze wordt ingezet in dagelijkse beslissingen.

Randvoorwaarden

Het gebruik van AI binnen energie-infrastructuren vraagt om zorgvuldigheid. Het ‘hoe’ is net zo belangrijk als het ‘waarom’. Drie principes zijn hierbij essentieel:

• Transparante modellen
  netbeheerders moeten begrijpen hoe een AI-systeem tot een voorspelling of aanbeveling komt. Geen black box, maar inzicht in de belangrijkste factoren, zoals de netbelasting of energievraag.
• Menselijk toezicht en terugvalopties
  AI-systemen moeten altijd veilige fallback-opties hebben, zoals traditionele berekeningen. Besluitvorming blijft in handen van getrainde engineers.
• Privacy by design
  Gegevens op huishoudniveau moeten worden geanonimiseerd of geaggregeerd. Waar mogelijk kan gewerkt worden met technieken zoals ‘federated learning’, waarbij data bij de bron blijft.

Met deze randvoorwaarden kan AI op een betrouwbare en verantwoorde manier worden ingezet.

Concluderend

De energietransitie wordt op dit moment vertraagd door praktische knelpunten: volle netten, vertraging in projecten en toenemende operationele druk. AI lost geen vergunningstrajecten of politieke discussies op, maar biedt netbeheerders wel de middelen om sneller en slimmer te werken.

Voor overheden, toezichthouders en netbeheerders is de vraag niet langer óf AI moet worden ingezet, maar waar te beginnen: bij netplanning, congestiemanagement of het ontsluiten van flexibiliteit.

AI is geen toekomstmuziek, maar een praktisch instrument om de energietransitie nu te versnellen. Zonder inzet van AI dreigen de klimaatdoelen verder uit zicht te raken.

Hoe Valcon kan helpen

Bij Valcon ontwikkelen we niet alleen algoritmes, we zorgen ervoor dat ze daadwerkelijk waarde leveren in de praktijk. Middels een pragmatische aanpak werken wij vanuit het principe ‘voordoen, meedoen, zelf doen’ en doen dit samen met de klant:

• Holistische expertise
  We combineren AI-technologie met diepgaande data-integratie en werken direct mee in operationele teams.
• Verankering in de operatie
  Onze teams bestaan uit implementatiespecialisten, data scientists en verandermanagers die samenwerken met planners en operators.
• Integratie in processen
  We richten workflows zo in dat AI-uitkomsten leiden tot concrete beslissingen, van planning tot uitvoering.
• Governance en verandermanagement
  We helpen bij modelvalidatie, training en het inrichten van processen zodat AI veilig, betrouwbaar en duurzaam wordt toegepast.

Met Valcon wordt AI een integraal onderdeel van de operatie: schaalbaar, uitlegbaar en gericht op resultaat.

Auteurs kennisbijdrage: Jasper van Ooijen & Koen Hasperhoven | Data | Consulting.