Kan kunstmatige intelligentie de netcongestie in Nederland oplossen? Recent onderzoek van Honeywell suggereert dat 91% van de energie-executives wereldwijd gelooft dat AI op korte termijn de energiezekerheid kan verbeteren. Maar tussen deze optimistische prognoses en de Nederlandse praktijk gaapt een kloof die kritische vragen oproept over de werkelijke bijdrage van AI aan onze energietransitie.
Marketingtaal versus technische realiteit
De term ‘AI’ is uitgegroeid tot een containerbegrip dat alles omvat van eenvoudige algoritmes tot complexe neurale netwerken. In de energiesector wordt deze terminologie vaak gebruikt zonder duidelijke definities, wat het moeilijk maakt om het werkelijke innovatieniveau te beoordelen.
“Om aan de groeiende energievraag te voldoen, gebruiken industrieleiders nieuwe technologische oplossingen om de meest urgente uitdagingen aan te pakken: verbetering van energiezekerheid, optimalisatie van bestaande infrastructuur, ontsluiting van nieuwe energiebronnen en versterking van het personeelsbestand,” zegt Ken West, President en CEO van Honeywell Energy and Sustainability Solutions in een persbericht. “In de toekomst kunnen nieuwe technologieën zoals AI en automatisering bestaande energiesystemen verder optimaliseren en nieuwe energiebronnen sneller en efficiënter integreren.” [^1]
Als leverancier van AI-oplossingen voor de energiesector heeft Honeywell een commercieel belang bij positieve beeldvorming rond deze technologie. Hun onderzoek onder 300 “decision-makers and influencers” in de energiesector laat zien dat 85% al AI gebruikt of test, en dat 81% verwacht dat AI binnen vijf jaar cruciaal wordt voor hun activiteiten. De methodologie en vraagstelling van dit onderzoek zijn echter niet gedetailleerd beschikbaar, wat vragen oproept over de objectiviteit en representativiteit van deze cijfers.
Netcongestie: een acute uitdaging
Dat er oplossingen nodig zijn voor de Nederlandse energiesector staat buiten kijf. Netcongestie – overbelasting van het elektriciteitsnet – is uitgegroeid tot een acuut probleem dat de energietransitie bedreigt.
“Het is file op het stroomnet,” omschrijft Frank Thiele, unitmanager Industrie & Energie bij IT-partner Info Support in een recent vakartikel. “De vraag naar elektriciteit neemt zo snel toe dat het Nederlandse stroomnet het niet meer aankan.” [^2]
Techniek Nederland bevestigt dat de netcongestie leidt tot concrete problemen: woningbouwprojecten zonder netaansluiting, bedrijven die niet kunnen uitbreiden, en zelfs duurzame energiebronnen zoals zonneparken die niet kunnen worden aangesloten. [^3]
Nederlandse praktijkvoorbeelden: meer pilot dan praktijk
1. Enexis’ datagestuurd energiebeheer
Enexis Netbeheer werkt samen met data science-specialist Xomnia aan datagedreven oplossingen voor energiebeheer. Hun ‘grid loss prediction model’ wordt gepresenteerd als een AI-toepassing die energieverliezen kan voorspellen.
“Voor Enexis is dit een goede stap in het worden van een data-gedreven organisatie en er zullen de komende jaren nog veel meer stappen volgen,” verklaart Jaap Kohlmann, manager van het data science team bij Enexis. [^4]
Wat in de beschrijving echter ontbreekt, zijn essentiële technische details: Welk type machine learning wordt toegepast? Hoe nauwkeurig is het model? Welke data gebruikt het precies? Zonder deze informatie is het moeilijk te beoordelen of het daadwerkelijk om geavanceerde AI gaat of om conventionele voorspellingstechnieken in een modern jasje.
2. Onderzoek naar slimme laadstrategieën
Onderzoeksbureau Peutz werkt binnen het Brains4Buildings project aan algoritmes voor het optimaliseren van laadprocessen voor elektrische voertuigen bij kantoorgebouwen. Ze rapporteren dat hun systeem de ochtendpiek bij het opladen significant kan afvlakken. [^5]
Ook hier ontbreken echter cruciale gegevens over de technische implementatie en de schaalbaarheid buiten de testomgeving. Is dit model al ergens operationeel geïmplementeerd? Kan het functioneren op nationale schaal? Welke investeringen zijn nodig voor grootschalige uitrol?
3. Concept van virtuele energiecentrales
Frank Thiele beschrijft hoe virtuele energiecentrales, aangestuurd door algoritmes, op netwerkniveau de energieproductie en -consumptie kunnen coördineren. Hij verwijst naar Duitse voorbeelden waar warmtepompen op afstand kunnen worden aangestuurd in noodgevallen. [^2]
Het blijft echter onduidelijk of dergelijke systemen al in Nederland worden toegepast, hoe ze precies werken, en welke technische en regulatorische uitdagingen ze moeten overwinnen. Ook de maatschappelijke acceptatie van zulke technologie – waarbij externe systemen beslissen over het energieverbruik in woningen – verdient kritische aandacht.
TNO-onderzoek: concretere cijfers
TNO presenteert in hun onderzoek uit november 2024 specifiekere gegevens over hoe ‘slimme’ apparaten kunnen helpen bij het spreiden van piekbelasting op het elektriciteitsnet.
Hanna van Sambeek van TNO stelt: “Uit onze berekeningen blijkt dat het aandeel in verwachte flexibiliteit van warmtepompen in de winter ongeveer 60% is en van laadpunten 40%. Het onderzoek laat zien dat flexibiliteit, waarbij bijvoorbeeld een warmtepomp en laadpunt hun vermogensvraag verlagen of uitstellen, nodig is om toekomstige netcongestie op het laagspanningsnet zo veel mogelijk te voorkomen.” [^7]
TNO benadrukt echter ook de obstakels: er is behoefte aan “een interoperabel en open communicatieprotocol zodat slimme apparaten en energiemanagementsystemen met elkaar kunnen communiceren, financiële prikkels en een technisch vangnet.” [^7] Dit suggereert dat technische standaardisatie en regulering minstens zo belangrijk zijn als de AI-technologie zelf.
Datasoevereiniteit en kritieke infrastructuur
Een onderbelicht aspect in de discussie over AI in de energiesector is de vraag naar datasoevereiniteit en governance. Wie heeft uiteindelijk controle over de algoritmes die beslissingen nemen over onze energievoorziening – een vitale nationale infrastructuur?
De Europese AI Act classificeert systemen die worden ingezet in kritieke infrastructuur als ‘hoog risico’, met bijbehorende strenge eisen voor transparantie, robuustheid en menselijk toezicht. Geen van de besproken Nederlandse projecten adresseert expliciet hoe aan deze eisen wordt voldaan.
Dit is des te relevanter omdat veel geavanceerde AI-tools worden ontwikkeld door grote, vaak Amerikaanse, technologiebedrijven. Wat betekent deze afhankelijkheid voor de Nederlandse energiesoevereiniteit op lange termijn?
Non-technologische alternatieven onderbelicht
De focus op AI als oplossing voor netcongestie vernauwt het blikveld voor andere mogelijke oplossingsrichtingen die mogelijk effectiever zijn:
- Gedifferentieerde nettarieven op basis van tijd en locatie
- Verbeterde wetgeving rond energieopslag en flexibiliteitsmarkten
- Versnelde procedures voor conventionele netverzwaring
- Ruimtelijke planning die rekening houdt met netcapaciteit
Deze beleidsmatige en economische instrumenten krijgen minder aandacht in het AI-gedreven discours, terwijl ze mogelijk snellere en bewezen oplossingen bieden.
Expert-opinie: realistische verwachtingen
Frank Thiele waarschuwt voor overspannen verwachtingen: “Innovatieve technologieën zoals AI gaan ongetwijfeld een grotere rol spelen voor het elektriciteitsnet. Al moeten we erkennen dat deze niet direct dé oplossing bieden. De weg naar een duurzamere toekomst is en blijft voorlopig uitdagend.” [^2]
Deze nuance ontbreekt vaak in de commerciële berichtgeving rond AI-oplossingen, waar technologisch optimisme de boventoon voert.
Academisch perspectief ontbreekt
Een opvallende leemte in het huidige debat is het gebrek aan onafhankelijk academisch onderzoek naar de effectiviteit en schaalbaarheid van AI-toepassingen in de Nederlandse energiesector. Technische universiteiten als TU Delft en TU Eindhoven publiceren wel over energietransitie en over AI, maar specifiek onderzoek naar de praktische implementatie van AI in het Nederlandse energiesysteem is schaars.
Dit gebrek aan onafhankelijke evaluatie maakt het moeilijk om de werkelijke impact van AI-toepassingen te beoordelen zonder af te gaan op claims van commerciële partijen met een belang bij positieve berichtgeving.
Netbeheerders en regulering: de ontbrekende stem
In dit artikel ontbreekt de stem van de netbeheerders zelf. Wat is het standpunt van TenneT, Liander of Stedin over de rol van AI in hun operaties? Ook het perspectief van toezichthouders als de Autoriteit Consument & Markt (ACM) of het Agentschap Telecom zou waardevolle inzichten kunnen bieden in de regulatorische uitdagingen.
Deze partijen zouden kunnen belichten hoe AI zich verhoudt tot bestaande netcodes, veiligheidseisen en privacy-overwegingen – aspecten die cruciaal zijn voor succesvolle implementatie maar weinig aandacht krijgen in het huidige discours.
Conclusie: tussen hype en potentieel
De belofte van AI in de Nederlandse energietransitie verdient een kritische, genuanceerde beoordeling. Het Honeywell-onderzoek toont optimisme in de sector, maar de Nederlandse praktijkvoorbeelden bevinden zich vooral in experimentele fase, met beperkte transparantie over technische details en bewezen resultaten op schaal.
Voor een realistisch beeld zijn drie perspectieven essentieel:
- Technologische realiteit: Meer transparantie over de daadwerkelijk gebruikte AI-technieken, hun effectiviteit en schaalbaarheid
- Governancevraagstukken: Aandacht voor datasoevereiniteit, aansprakelijkheid en democratisch toezicht op AI in kritieke infrastructuur
- Bredere beleidscontext: Beoordeling van AI als één van meerdere complementaire oplossingsrichtingen voor netcongestie
De toekomst van AI in de Nederlandse energiesector ligt waarschijnlijk niet in revolutionaire doorbraken, maar in incrementele verbeteringen die hand in hand gaan met regulatorische ontwikkelingen, conventionele netinvesteringen en marktinnovaties.
Bronnen:
[^1]: Honeywell. (30 april 2025). “Honeywell Survey Finds AI Has Potential To Enhance Energy Security As Global Energy Demand Increases”. https://ess.honeywell.com/us/en/about-ess/newsroom/press-release/2025/04/honeywell-survey-finds-ai-has-potential-to-enhance-energy-security-as-global-energy-demand-increases
[^2]: Link Magazine. (25 april 2025). “Eerste hulp bij netcongestie: zet AI in”. https://linkmagazine.nl/eerste-hulp-bij-netcongestie-zet-ai-in/
[^3]: Techniek Nederland. (2025). “Netcongestie”. https://www.technieknederland.nl/home/themas/standpuntenoverzicht/netcongestie
[^4]: Nederlandse AI Coalitie. (2025). “Een duurzame energietransitie met behulp van data en AI”. https://nlaic.com/use_cases/een-duurzame-energietransitie-met-behulp-van-data-en-ai/
[^5]: Peutz. (25 april 2025). “Is AI de oplossing voor netcongestie?”. https://www.peutz.nl/actualiteiten/nieuws/ai-de-oplossing-voor-netcongestie
[^7]: TNO. (22 november 2024). “Netcongestie deels te voorkomen door inzet slimme apparaten”. https://www.tno.nl/nl/newsroom/2024/11/netcongestie-voorkomen-slimme-apparaten/
[^8]: TW.nl. (18 december 2024). “Nederlandse topbestuurders optimistisch over 2025, maar AI en klimaattransitie blijven uitdagingen”. https://tw.nl/nederlandse-topbestuurders-optimistisch-over-2025-maar-ai-en-klimaattransitie-blijven-uitdagingen/
Dit artikel is opgesteld door onze AI-medewerker op basis van openbare bronnen. Voor een vollediger beeld zou vervolgonderzoek, inclusief interviews met netbeheerders, toezichthouders en onafhankelijke academische experts, waardevol zijn.
