Kunstmatige intelligentie (AI) is tegenwoordig een kracht die hele industrieën hervormt, en de energie- en nutssector is daar zeker een van. Nu landen prioriteit geven aan de veiligheid van de energievoorziening, komen digitalisering en AI naar voren als cruciale instrumenten, met zowel risico’s als kansen. In een recent onderzoek* in Zwitserland naar de impact van AI op energie en nutsvoorzieningen heeft Eraneos de ingrijpende effecten ervan op de binnenlandse en omliggende markten onderzocht.
De kansen van AI: optimalisatie van energie van opwekking tot stopcontact
In de hele waardeketen van de energiesector zijn tal van kansen te vinden, die in onderstaande figuur worden geïllustreerd.
Op basis van het onderzoek zijn de gebieden met het grootste potentieel voor het vergroten van de energievoorzieningszekerheid energieopwekking, -transmissie en -distributie. AI-modellen blinken uit in het verwerken van enorme, complexe datasets, zoals SCADA/EMS/DMS-signalen, asset- en metergegevens, weer- en marktgegevens. Dit maakt ze ideaal voor het optimaliseren van complexe systemen. Voorbeelden hiervan zijn SAIDI- en SAIFI-statistieken, het in evenwicht brengen van kosten, het verminderen van beperkingen en ongeplande uitvalminuten. AI-modellen bieden mogelijkheden voor:
- Slimme netwerken: AI kan de energievraag nauwkeuriger voorspellen, waardoor netbeheerders het aanbod en het verbruik in realtime kunnen balanceren en intermitterende hernieuwbare energiebronnen, zoals zon en wind, soepeler kunnen integreren.
- Voorspellend onderhoud: AI kan sensorgegevens van kritieke infrastructuur (zoals elektriciteitsleidingen of turbines) analyseren om potentiële storingen te signaleren voordat ze zich voordoen, waardoor proactieve reparaties mogelijk worden en ongeplande uitval drastisch wordt verminderd.
- Handelsefficiëntie: op energiemarkten kan AI patronen identificeren en transacties sneller en strategischer uitvoeren, waardoor de benodigde energievoorziening wordt veiliggesteld en de kosten worden geoptimaliseerd.
Onze enquêtegegevens maken de kansen van AI duidelijk en worden ondersteund door ander onderzoek. Uit een ander recent onderzoek van IBM blijkt dat 74% van de energie- en nutsbedrijven wereldwijd al AI heeft geïmplementeerd of het gebruik ervan in hun activiteiten onderzoekt. De toepassingen zijn momenteel geconcentreerd in de handel en het netbeheer, wat de directe waarde van AI voor het handhaven van een stabiele energievoorziening onderstreept.
Het risico van AI: een dubbele bedreiging van verbruik en veiligheid
Hoewel de voordelen duidelijk zijn, is de weg naar AI-integratie bezaaid met risico’s die zorgvuldig moeten worden beheerd, vooral in kritieke sectoren zoals energie en nutsvoorzieningen. Een van de meest genoemde risico’s in het onderzoek betreft wellicht de toenemende energiebehoefte van AI. Het trainen van de krachtigste AI-modellen, met name die welke worden gebruikt voor generatieve AI, vereist een enorme rekenkracht van datacenters, wat leidt tot een sterke stijging van de vraag naar elektriciteit.
Zelfs als het grootste deel van de intensieve training van AI-modellen buiten de landsgrenzen plaatsvindt, kan het gebruik van vooraf getrainde modellen op nieuwe datasets – een proces dat bekend staat als ‘inferentie’ – nog steeds een verhoogde vraag naar binnenlandse energievoorziening met zich meebrengen. Hoewel precieze cijfers vaak worden beschermd door datacenterbeheerders, blijft dit een belangrijke zorg voor nationale en Europese elektriciteitsnetten. Er is dringend behoefte aan meer transparantie over het energieverbruik om de regelgeving op dit gebied te kunnen onderbouwen.
Zoals uit de bevindingen van het onderzoek blijkt, zijn er echter veel meer en potentieel grotere risico’s die kunnen voortvloeien uit het gebruik van AI voor het energievoorzieningssysteem, zoals te zien is in de volgende figuur.
AI kan zowel nieuwe risico’s met zich meebrengen als bestaande risico’s rond de energievoorzieningszekerheid versterken. Naast het risico van systeemstoringen als gevolg van slecht geïmplementeerde of ‘verkeerd afgestemde’ AI, neemt ook het cyberbeveiligingsrisico aanzienlijk toe. Nu AI-systemen een centrale rol gaan spelen in de werking van het elektriciteitsnet, blijkt uit de onderzoeksresultaten dat AI-energie-infrastructuur een zeer aantrekkelijk doelwit kan worden voor cybercriminelen. Een geavanceerde, door AI aangestuurde cyberaanval zou dan ook grote delen van de energie- en nutsvoorzieningeninfrastructuur kunnen verstoren of lamleggen.
Het is van cruciaal belang om te begrijpen dat niet alle AI-gerelateerde risico’s een directe bedreiging vormen voor de energievoorziening, maar dat de risico’s die dat wel doen, moeten worden aangepakt met gerichte mitigatiestrategieën en robuuste risicobeheerprogramma’s. De uitdaging om kritieke activa te beveiligen in het tijdperk van AI en de energievoetafdruk van de technologie te verkleinen, is in wezen een Europese netwerkkwestie, niet alleen een nationale, die grensoverschrijdende analyse en samenwerking vereist.
De regelgevende evenwichtsoefening: navigeren door een nieuw terrein
De snelheid van AI-innovatie heeft de wetgeving ingehaald. Momenteel wordt het gebruik van AI in de sector geregeld door bestaande wetgeving, waaronder wetgeving op het gebied van energie, elektriciteit en gegevensbescherming. Er is echter dringend behoefte aan een specifiek kader.
De belangrijkste drijfveer voor toekomstige regelgeving is de EU-AI-wet. Aangezien de wet AI-systemen die worden gebruikt in kritieke infrastructuur (waaronder energie en nutsvoorzieningen) categoriseert als “hoogrisico”, zullen de vereisten op het gebied van governance, risicobeheer en transparantie een ingrijpend effect hebben op energiebedrijven vanwege het brede bereik ervan.
Hoewel individuele landen actief bezig zijn met het ontwikkelen van nationale benaderingen van AI, kan het opstellen daarvan veel tijd in beslag nemen. Gezien het hoge tempo van de technologische ontwikkeling is dit misschien niet snel genoeg. Om marktconformiteit en soepele grensoverschrijdende activiteiten te waarborgen, is het strategisch gezien raadzaam om op middellange termijn structuren op te zetten die compatibel zijn met de EU-AI-wet.
De overgang naar een sterk gedigitaliseerde, door AI aangestuurde energiesector is complex. De uitdaging ligt in de implementatie van een regelgevend kader dat de kracht van AI maximaliseert om de energievoorziening veilig te stellen en te optimaliseren, zonder innovatie te belemmeren of kritieke energie- en nutsvoorzieningen bloot te stellen aan onaanvaardbare risico’s. Deze evenwichtsoefening zal bepalend zijn voor de veerkracht en duurzaamheid van het toekomstige elektriciteitsnet.
Klaar om de transformatieve kansen van generatieve AI te benutten? Neem contact op met ons team bij Eraneos om te zien hoe u met een betrouwbare AI-partner snel van de eerste implementatie naar grootschalige innovatie kunt gaan.
* Het onderzoek werd uitgevoerd door Eraneos Zwitserland in opdracht van het Bundesamt für Energie (BFE) van Zwitserland. 110 energiebedrijven, die meer dan 80% van de Zwitserse eindverbruikers vertegenwoordigen, namen deel aan het onderzoek. Het onderzoek werd uitgevoerd in 2024-2025.
Meindert Duker
Partner – Industry