Ons energiesysteem loopt vast. Dat heeft grote gevolgen voor nieuwbouw- en verduurzamingsprojecten. Uitbreiding van het elektriciteitsnet kan niet uitblijven, maar ook Artificiële Intelligentie (AI) kan uitkomst bieden. Met de enorme berg aan beschikbare data en de toenemende kwaliteit van AI-toepassingen kunnen we ons energiesysteem veel efficiënter inzetten.
Toepassing van AI in het energiedomein kan de energietransitie enorm versnellen. Daarvan is algoritme-expert Mathijs de Weerdt van de TU Delft overtuigd. De hoogleraar Algoritmiek doet al meer dan tien jaar onderzoek naar de toepassing van kunstmatige intelligentie bij complexe optimalisatieproblemen. De laatste jaren heeft De Weerdt de wind in de zeilen, want AI is booming en niet meer weg te denken uit onze maatschappij. Toch zijn we volgens hem nog ver verwijderd van een ‘slim energiesysteem’.
‘De energietransitie legt haarfijn de complexiteit van ons energienetwerk bloot’, stelt De Weerdt. ‘Het is een kwetsbaar systeem dat niet is voorbereid op het grote aandeel hernieuwbare bronnen waar we steeds meer mee te maken krijgen. Als we een duurzame toekomst willen, dan zullen we het systeem niet alleen moeten vergroenen, maar ook continu in balans brengen. En daarvoor hebben we data nodig. Een enorme hoeveelheid data. Als we grip krijgen op die data, dan kunnen we vraag en aanbod veel beter op elkaar afstemmen. AI speelt hierbij een cruciale rol.’
Lokale energiesystemen
De Weerdt: ‘Op kleine schaal zien we dat AI al wordt ingezet in het energiedomein. Denk aan de slimme thermostaat, het slim laden van elektrische auto’s en het gebruik van slimme warmtepompen. Maar er is nog een wereld te winnen. Zeker op het gebied van lokale energiesystemen waarbij verschillende partijen energiestromen uitwisselen. Als we dat op een goede manier vormgeven, dan kunnen we vraag en aanbod veel beter op elkaar afstemmen en pieken in het verbruik voorkomen of opvangen.’
‘De energietransitie legt haarfijn de complexiteit van ons energienetwerk bloot’
Om het potentieel aan energiebesparingen te bepalen en te ontsluiten is grip op de data een vereiste. Data van energieverbruik, prijsinformatie, belasting van de elektriciteitsinfrastructuur en weermodellen, maar ook data waarmee we de interactie van het energiesysteem en de omgeving kunnen voorspellen; en de interactie tussen mens en machine. De Weerdt: ‘Een eerste voorwaarde is dat we het elektriciteitsnet uitbreiden. Dat moet minstens twee keer zo groot worden. Maar waar te beginnen? Om die vraag te beantwoorden maken we ook gebruik van AI, van ingewikkelde optimalisatiemethodes in combinatie met voorspellingen.’
Businessmodellen
Het onderzoek naar AI-toepassingen in de energietransitie is al best ver gevorderd, stelt De Weerdt. In simulaties werkt het al goed. De volgende uitdaging is om theorie en praktijk dichter bij elkaar te brengen. ‘We zien daar langzaam meer beweging in komen. Zo zijn er industrieterreinen waar lokale energiesystemen ontstaan. En we zien slimme dienstverleners opkomen die hier nieuwe businessmodellen op ontwikkelen. De kennis is de laatste jaren enorm gegroeid, nu komt de tijd dat die kennis op allerlei gebieden ook wordt toegepast.’
Met deze nieuwe technieken wordt het mogelijk om veel beter naar de langetermijneffecten van bepaalde keuzes te kijken. Dat begint al bij het ontwerpen van gebouwen. Zo is het met nieuwe parametrische technieken mogelijk de energievraag van vastgoed zo laag mogelijk te houden. De Weerdt: ‘De kansen voor AI liggen voor een groot deel in het ondersteunen van processen waarin uiteindelijk mensen de beslissingen moeten nemen. Het zijn ook de mensen die de relevante informatie aanleveren. Een groot deel van het succes zal afhangen van de interface tussen de AI-systemen en de gebruikers.’
‘We moeten ons energiesysteem vergroenen en beter in balans brengen’
Multimodaal
De Weerdt verwacht binnen tien tot vijftien jaar een multimodaal energiesysteem dat uit veel kleine en grote spelers bestaat met elke hun eigen afwegingen en belangen. ‘Voor het efficiënt produceren en beschikbaar maken van de juiste energievorm op de juiste plaats en tijd zullen diverse systemen op elkaar aan moeten kunnen sluiten. Daarbij zullen snelle, autonome beslissingen genomen moeten worden. Het geheel moet functioneren als een weerbaar, robuust systeem.’
De verdere elektrificatie van een deel van ons energieverbruik zorgt voor een stijgende vraag naar elektrische energie die volgens De Weerdt niet gemakkelijk te bufferen is. ‘De aansturing verplaatst van een centrale plek naar meervoudige mechanismen, waarvan een groot deel nog ontworpen moet worden. Het zal meer bottomup gedistribueerd moeten worden en geautomatiseerd, met een marktsysteem dat ook zorgdraagt voor het efficiënt voorkomen van congestie in het distributienet.’
Slimme diensten
De energietransitie vraagt volgens De Weerdt om een verdere optimalisatie van regelingen voor gebouwgebonden en ruimte-afhankelijke smart warmtevoorzieningen en energieopslag, en flexibele en adapteerbare Building Energy Management Systemen. ‘Voor het ontsluiten van de flexibiliteit in energiegebruik van gebouwen en huishoudens is het vooral belangrijk om te zorgen dat slimme diensten bijdragen aan een comfortabele omgeving in gebouwen. De interactie met deze slimme diensten moet prettig en gemakkelijk zijn. Daarin zit de crux.’
Om de Nederlandse AI-activiteiten te stimuleren, is in oktober 2019 de Nederlandse AI Coalitie opgezet (NL AIC). Een initiatief van VNO-NCW MKB-Nederland, het ministerie van EZK, TNO, Seedlink, Philips, Ahold Delhaize, IBM, en Topteam dutch digital delta. De NL AIC is een publiek-privaat samenwerkingsverband waarbij overheid, bedrijfsleven, onderwijs- en onderzoeksinstellingen en maatschappelijke organisaties zich inzetten om AI-ontwikkelingen in Nederland te versnellen en AI-initiatieven in Nederland met elkaar te verbinden. In 2021 is een budget van 204,5 miljoen euro toegekend uit het Nationaal Groeifonds. Met dit geld is een investeringsprogramma gelanceerd waarmee Nederland zich blijvend in de kopgroep van AI-landen wil positioneren.