AI als motor onder de energietransitie: van ambitie naar uitvoerbaarheid
De energietransitie is niet alleen een technische operatie, maar een maatschappelijke verbouwing van ongekende schaal. Het bestaande energiesysteem is ontworpen voor stabiliteit en centralisatie, maar omdat we moeten verduurzamen en elektrificeren vraagt het systeem nu juist om extra capaciteit en vooral flexibiliteit. De bestaande infrastructuur wordt meestal conservatief belast, met als doel om schade en onderhoud zo veel mogelijk te beperken. Dat is logisch, maar het systeem vraagt van ons om de bestaande infrastructuur nog slimmer te belasten. Dat betekent dat we moeten overwegen om diezelfde infrastructuur zwaarder te belasten. Daarmee kunnen we nog meer stroom transporteren.
Er zijn meerdere manieren om de belasting te verhogen. In dit speelveld wordt kunstmatige intelligentie (AI) vaak gezien als een handige tool. Je kan hiermee berekenen en voorspellen hoe bestaande kabels en installaties beter op elkaar afgestemd zijn en soms tijdelijk hoger belast kunnen worden. AI is dus veel meer dan een hulpmiddel om e-mails te schrijven, het is een enabler geworden om het netwerk beter uit te nutten. Zonder de voorspellende kracht van AI laten we simpelweg veel capaciteit van het net onbenut, terwijl we dat keihard nodig hebben.
Optimaliseren van verbruikers en opwekkers
De elektrificatie versnelt. Waar we vroeger vooral te maken hadden met opwekkers (zoals gascentrales en andere centrale stroombronnen) en afnemers, wordt de puzzel alsmaar complexer. Doordat er overal in het netwerk lokale opwekkers bijkomen, wordt de netbelasting anders. We zien al tijden in het nieuws dat het lastig is om netcongestie, file op het stroomnet, te voorkomen. We zullen daarom op grote schaal moeten kunnen rekenen met de belasting van lokale opwekkers en verbruikers, zoals zonnepanelen, warmtepompen, elektrische auto’s en thuisbatterijen. Hiervoor is data nodig en een rekenmethode. Dat laatste kan AI verzorgen.
Beter en slimmer onderhoud inplannen
De ruimte in de grond, de inzetbare capaciteit van technici en de financiële middelen zijn niet eindeloos. De netbeheerders van Nederland hebben al geconcludeerd dat de energietransitie niet haalbaar is door alsmaar meer personeel aan te nemen. Er moet dus slimmer gepland, gestuurd en onderhouden worden. Daar komt opnieuw AI om de hoek kijken. Met betere berekeningen over de belastingen van transformatoren en kabels, en met slimmer inzicht op het verbruik in de seizoenen, kunnen we inspelen op het slim plannen van onderhoud. Mogelijk kunnen sommige installaties beter in de zomer, of juist in de winter onderhouden worden – soms zonder verlies van capaciteitsvraag. Dit is afhankelijk van de stroomvraag van zo’n installatie. Met een enorm aantal installaties in ons land is het niet meer te doen om dit handmatig te bepalen. Met de juiste inzichten in belastingsvraag, installatiegegevens en onderhoudsplanning kan AI automatisch bepalen wat de optimale onderhoudsplannen zijn.
Een nieuw instrument leren bespelen
Zonder AI blijft besluitvorming afhankelijk van het handmatig bijhouden van spreadsheets, ervaring en denkwerk. Dit is met de huidige opgave niet houdbaar. Als je doet wat je altijd al deed, krijg je het resultaat dat we nu hebben en daarin willen we verbeteren. De grootse vraagstukken zoals netcongestie, bestrijden van energie-armoede en warmtevoorziening vereisen een verhoogde precisie én betrouwbaarheid in het bestieren van het energiesysteem. In meerdere aspecten van de bedrijfsvoering gaat AI een steeds sterkere rol innemen. Dat is wennen, net zoals het wennen was toen IT, Excel en PowerBI hun intrede deden. We zien AI hierin als een nuttige powertool en niet als een heilige graal die op zichzelf problemen kan oplossen. Net als met ieder instrument zullen we moeten leren het te bespelen.
Benieuwd wat wij voor jouw organisatie kunnen betekenen?
Meer weten? Neem contact op met één van onze experts:
