AI helpt het energienet zichzelf te optimaliseren
De Europese elektriciteitsnetten staan onder zware druk. Nieuwe bedrijven moeten wachten op aansluiting terwijl hernieuwbare energie niet altijd het net op kan. De oplossing zit niet alleen in meer staal en kabels, maar ook in software. Met de opkomst van agentische AI kan het energienet zichzelf leren optimaliseren, van onderhoud tot belasting.
Waar AI vroeger vooral data analyseerde, kan het nu ook autonoom beslissingen nemen. Agentic AI-systemen kunnen storingen voorkomen, capaciteit efficiënter benutten en onderhoud slim plannen. De impact is groot: voorspellend onderhoud kan storingen tot 50 procent verminderen en kosten met 25 procent verlagen. Bovendien kan AI-gestuurde netoptimalisatie wereldwijd tot 175 gigawatt extra capaciteit vrijmaken, wat vergelijkbaar is met tientallen nieuwe centrales, zonder extra masten te bouwen.
Van analyse naar autonome actie
Toch blijft grootschalige adoptie uit. De grootste drempels liggen bij verouderde IT-systemen, versnipperde databronnen en onzekerheid over het rendement van AI-investeringen. Ook regelgeving rond beveiliging, transparantie en datagebruik is nog in ontwikkeling. Daarnaast is er een tekort aan professionals die domeinkennis van energie combineren met AI-expertise.
Ondanks de drempels zijn er in de Benelux diverse initiatieven die laten zien hoe AI de energieketen slimmer maakt. Elia gebruikt in België drones en AI om hoogspanningsmasten te inspecteren en onderhoud gericht uit te voeren. TenneT past AI dan weer toe voor dynamische capaciteitsbepaling, zodat hoogspanningslijnen bij gunstige weersomstandigheden meer stroom kunnen vervoeren. Eneco werkt met Google Cloud aan voorspellingen van windproductie en energieprijzen, terwijl Shell via zijn AI Factory honderden AI-toepassingen tegelijk uitrolt voor onderhoud, logistiek en emissiereductie. Deze projecten tonen aan dat de technologie er al is, maar er blijft een uitdaging: AI duurzaam en op schaal integreren in de dagelijkse operatie.
“Agentic AI is geen wondermiddel, maar wel een krachtige versneller.”
David Aldrich, Energy Sector Lead bij EPAM Systems
Voorwaarden
Drie voorwaarden zijn daarvoor doorslaggevend. Betrouwbare en toegankelijke data zijn essentieel voor schaalbare AI. Vooruitgang ontstaat door samenwerking tussen energie-experts en AI-specialisten. Opleiding en bijscholing van bestaande teams zijn daarom minstens zo belangrijk als nieuwe technologie. En succesvolle implementatie begint klein: met afgebakende use cases die geleidelijk worden opgeschaald.
De komende jaren worden cruciaal voor de Europese energievoorziening. Zelfsturende systemen helpen om duurzame energie beter te integreren en netuitbreidingen te beperken. Agentic AI is geen wondermiddel, maar wel een krachtige versneller. Op voorwaarde dat energiebedrijven nu de stap zetten van experiment naar echte zelfsturing.
