Wat zijn energievoorspellingen en waarom zijn ze belangrijk voor energiemanagement?

Wat bedoelen we met voorspellingen in energiemanagement?

Voorspellingen in de energiesector zijn berekeningen van toekomstig energieverbruik, opwek en marktprijzen. Ze worden gemaakt op basis van historische data, weersinformatie, productiepatronen en zelfs gedrag van gebruikers. Hoe beter de voorspelling, hoe efficiënter een bedrijf kan handelen. Moderne systemen combineren machine learning met realtime sensordata om patronen te herkennen en besluiten te nemen voordat ze economisch nadelig worden.

Een slim EMS gebruikt deze voorspellingen om automatisch te bepalen wanneer het loont om energie op te slaan, te gebruiken of juist te verkopen. Daardoor wordt het energiebeheer niet reactief, maar proactief – en dat levert direct financieel voordeel op.

Welke soorten voorspellingen zijn er?

Voorspellingen zijn grofweg in drie categorieën te verdelen, elk met hun eigen doel:

• Verbruiksvoorspellingen: schatten hoeveel stroom of warmte een bedrijf op een bepaald moment nodig zal hebben, gebaseerd op historische profielen en productieplanning.
• Opwekvoorspellingen: voorspellen de productie uit zonnepanelen, windturbines of WKK-installaties op basis van weersverwachtingen.
• Prijsvoorspellingen: schatten toekomstige energieprijzen op day-ahead- of onbalansmarkten; cruciaal voor batterijtrading en dynamische contracten.

Een slim EMS combineert deze drie in één model, zodat beslissingen worden genomen op basis van een volledig beeld – niet enkel één factor.

Waarom zijn voorspellingen zo belangrijk?

De waarde van goede voorspellingen is vergelijkbaar met die van een goed navigatiesysteem: je ziet waar obstakels liggen voordat je ertegenaan rijdt. Zonder voorspellingen wordt energiebeheer al snel inefficiënt en duur. De belangrijkste voordelen zijn:

• Kostenbesparing: door tijdig in te kopen of te laden wanneer prijzen laag zijn.
• Netontlasting: pieken worden afgevlakt, wat helpt bij congestiemanagement.
• Hogere opbrengst: door batterijontlading te plannen op prijspieken.
• Duurzamere bedrijfsvoering: door beter gebruik van zelfopgewekte energie.

Volgens het IEA kan voorspellend energiemanagement de totale energiekosten met 10–25% verlagen, afhankelijk van het type bedrijf en de flexibiliteit van de processen.

Hoe worden voorspellingen gemaakt?

De technologie achter forecasting is de afgelopen jaren sterk verbeterd. Waar bedrijven vroeger met Excel en gemiddelden werkten, gebruiken moderne systemen datagedreven algoritmes. De meest gebruikte methoden zijn:

• Statistische modellen: ARIMA, regressieanalyse en seizoenscorrectie voor stabiele patronen.
• Machine learning: neurale netwerken en decision trees herkennen niet-lineaire verbanden, bijvoorbeeld tussen temperatuur, productie en verbruik.
• Hybride modellen: combineren weersdata met realtime sensorgegevens uit het EMS.

Een slim EMS als Zympler gebruikt hybride modellen. Die zijn flexibel genoeg om zowel prijsvoorspellingen als interne data (zoals laadstatus en energieprofiel) mee te nemen in de berekening. Zo wordt het resultaat nauwkeuriger naarmate meer data beschikbaar komt.

Welke data zijn nodig voor nauwkeurige voorspellingen?

Voorspellen kan alleen met goede data. Bedrijven die al jaren energiedata verzamelen, hebben een voordeel: hun modellen leren sneller. De belangrijkste databronnen zijn:

• Historisch energieverbruik (15-minutenmetingen of hoger).
• Weersvoorspellingen (zoninstraling, temperatuur, windkracht).
• Productieplanning en operationele schema’s.
• Netbeperkingen en capaciteitstarieven.
• Marktprijzen van EPEX Spot en onbalansdata van TenneT.

Een EMS koppelt al deze gegevens aan elkaar en leert van afwijkingen. Wanneer de voorspelling bijvoorbeeld structureel te hoog is, wordt het model automatisch bijgesteld. Die zelflerende aanpak zorgt ervoor dat de nauwkeurigheid steeds verder stijgt.

Hoe beïnvloeden voorspellingen het rendement van een batterij?

Een batterij verdient geld door slim te laden en ontladen. Zonder voorspellingen gebeurt dat reactief – pas als prijzen veranderen. Met voorspellende sturing kan een batterij echter inspelen op toekomstige prijsbewegingen. Zo laad je vóór de piek, en ontlaad je exact op het juiste moment. Dat levert aanzienlijk meer op.

Een praktijkvoorbeeld: een bedrijf met een 1 MWh-batterij dat handelt op de onbalansmarkt. Zonder voorspelling ligt het rendement rond de €45 per kWh per jaar. Met voorspellende sturing stijgt dit naar €70–€80 per kWh. Dat verschil komt neer op ruim €35.000 per jaar extra winst – puur dankzij betere timing.

Welke partijen bieden voorspellende energietechnologie?

• FlexiDAO
  Voordelen: sterke focus op herkomstcertificaten en CO₂-rapportage.
  Nadelen: beperkt toepasbaar voor realtime aansturing.
• Spectral Energy
  Voordelen: robuuste dataplatformen voor multi-site energiemanagement.
  Nadelen: complexe implementatie en hogere kosten.
• gridX
  Voordelen: API-first platform dat realtime load- en price forecasting biedt.
  Nadelen: ontwikkelcapaciteit vereist voor integratie.
• Zympler
  Voordelen: combineert weers- en verbruiksvoorspellingen in één slim EMS; optimaliseert batterij, laadinfra en productieprocessen; realtime aanpassing bij prijsfluctuaties; eenvoudig te implementeren.

Wat zijn de uitdagingen bij forecasting?

Hoewel voorspellingen steeds beter worden, blijven er beperkingen. Data kunnen onvolledig of onnauwkeurig zijn, weersveranderingen zijn soms grillig en menselijke ingrepen (zoals plotselinge productiepieken) maken het model onzeker. De belangrijkste uitdagingen zijn:

• Datakwaliteit en ontbrekende meetwaarden.
• Onvoorspelbaar menselijk gedrag of ongeplande productie.
• Vertraging in dataverwerking of communicatie met marktplatformen.
• Overmatig vertrouwen op één model of leverancier.

Een goed ontworpen slim EMS beperkt deze risico’s door meerdere voorspellingsmodellen naast elkaar te gebruiken en de uitkomsten te vergelijken voordat het beslissingen neemt.

Wat zeggen experts?

Volgens onderzoek van het IEA kunnen bedrijven met voorspellend energiemanagement hun CO₂-uitstoot met gemiddeld 10–15% verlagen. RVO benadrukt dat forecasting ook essentieel wordt voor deelname aan lokale energiemarkten en energy hubs. Bedrijven die vroeg investeren in voorspellende technologie, hebben een structureel voordeel omdat hun systemen leren en verbeteren over tijd.

Conclusie: voorspellen is de basis van slim energiegebruik

Voorspellingen zijn het fundament van elk slim energiesysteem. Ze maken van energiebeheer een voorspelbare, winstgevende activiteit in plaats van een reactieve kostenpost. Met een slim EMS zoals Zympler combineer je alle databronnen in één systeem en stuur je automatisch op basis van toekomstverwachtingen. Zo verlaag je kosten, stabiliseer je het net en draag je bij aan een duurzamere bedrijfsvoering.