IA et réseaux électriques : smart grids, prévision et flexibilité en 2026
Le réseau électrique européen encaisse une double vague : l'électrification des usages et la montée des renouvelables variables. Les congestions ont coûté 2,78 milliards d'euros à l'Allemagne rien qu'en 2024, et la Commission européenne chiffre à 584 milliards d'euros les investissements réseaux nécessaires d'ici 2030. L'IA ne remplace pas les câbles, mais elle en tire beaucoup plus : selon l'AIE, les applications déjà disponibles pourraient débloquer jusqu'à 175 GW de capacité de transport sans construire une seule ligne et économiser jusqu'à 110 milliards de dollars par an. De la prévision éolienne aux compteurs numériques de Fluvius, voici ce que l'IA change pour le réseau, vu de Belgique.
Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
de capacité de transport déblocables par l'IA, sans nouvelle ligne (AIE)
110 Md$
d'économies annuelles potentielles pour le secteur électrique (AIE)
-30 à -50 %
de durée de panne grâce à la détection de défauts par IA (AIE)
Pourquoi le réseau est sous tension
La demande repart à la hausse partout. Les centres de données consommaient environ 415 TWh d'électricité en 2024 ; l'AIE projette environ 945 TWh en 2030, soit un doublement porté d'abord par l'IA elle-même. S'y ajoutent les véhicules électriques, les pompes à chaleur et l'électrification de l'industrie : la Commission européenne anticipe une hausse d'environ 60 % de la consommation électrique de l'UE entre 2023 et 2030.
L'offre, elle, devient variable. L'éolien et le solaire produisent selon la météo, pas selon la demande. Et l'infrastructure vieillit : environ 40 % des réseaux de distribution européens ont plus de 40 ans. La Commission estime à 584 milliards d'euros les investissements réseaux nécessaires d'ici 2030.
Le coût de l'inaction se lit déjà dans les comptes : en Allemagne, la gestion des congestions (redispatch, centrales de réserve, écrêtement des renouvelables) a coûté 2,78 milliards d'euros en 2024, en baisse de 17 % sur 2023 mais toujours à un niveau structurellement élevé. Construire de nouvelles lignes prend dix ans ou plus ; mieux exploiter celles qui existent prend quelques mois. C'est exactement le terrain de jeu de l'IA.
Prévoir : la production renouvelable et la demande
Tout réseau s'équilibre en temps réel. Mieux on prévoit, moins on mobilise de réserves coûteuses et moins on écrête de production verte. Dès 2019, Google DeepMind a montré qu'un réseau de neurones entraîné sur l'historique de turbines et les prévisions météo, appliqué à 700 MW d'éolien aux États-Unis, permettait d'annoncer la production 36 heures à l'avance et d'augmenter la valeur de l'électricité éolienne d'environ 20 %.
La Belgique n'est pas spectatrice. L'IRM exploite depuis novembre 2018 un outil de prévision de tempête pour Elia, le gestionnaire du réseau de transport, qui fournit des prévisions de vent et de production à 15 minutes pour chaque parc éolien de la zone offshore belge. Des travaux publiés en 2025 dans Advances in Science and Research montrent qu'une paramétrisation fine des parcs combinée à un réseau de neurones améliore encore les prévisions en mer du Nord belge. Le sujet rejoint notre analyse de l'IA appliquée à la prévision météo : les modèles météo IA, des dizaines à des milliers de fois plus rapides que les modèles physiques, rendent ces prévisions accessibles à un coût bien moindre.
Côté demande, les mêmes techniques prévoient la consommation par poste, par quartier, voire par bâtiment, en intégrant météo, calendrier et comportements. C'est la base de tout le reste : sans bonne prévision, ni la flexibilité ni la gestion des congestions ne fonctionnent.
Exploiter davantage le réseau existant
Le chiffre clé vient du rapport Energy and AI de l'AIE : une adoption large des applications IA existantes pourrait faire économiser au secteur électrique jusqu'à 110 milliards de dollars par an d'ici 2035 et débloquer jusqu'à 175 GW de capacité de transport sans tirer de nouvelles lignes. De quoi raccorder une bonne partie des projets qui patientent dans les files d'attente de raccordement.
Dynamic line rating. La capacité réelle d'une ligne dépend de la météo : le vent la refroidit, la chaleur la limite. Des capteurs et des modèles IA calculent la capacité disponible en continu au lieu d'appliquer une limite statique prudente : 10 à 30 % de capacité en plus sur les tronçons équipés.
Détection de défauts. L'IA localise les anomalies (arcs, défauts d'isolation, végétation) à partir des signaux du réseau et réduit la durée des pannes de 30 à 50 % selon l'AIE.
Maintenance prédictive. Transformateurs, câbles et postes sont surveillés par capteurs, drones et vision par ordinateur ; les modèles anticipent les défaillances avant la casse, une mécanique détaillée dans notre article sur la maintenance prédictive.
Gestion des congestions. Les algorithmes recalculent la topologie optimale du réseau et arbitrent le redispatch au moindre coût, un poste qui pèse des milliards chaque année en Allemagne.
Activer la flexibilité de la demande
Le second gisement est chez les consommateurs. La condition d'entrée, c'est le comptage : fin 2025, environ 80 % des clients flamands, soit 2,95 millions de compteurs électriques, étaient passés au compteur numérique de Fluvius ; la phase finale du déploiement, lancée début 2026, court jusqu'à mi-2029. Avec les tarifs dynamiques et le tarif capacitaire, chaque kilowattheure déplacé a désormais un prix visible.
L'IA transforme ce signal en action : recharge des véhicules électriques quand l'électricité est abondante, modulation des pompes à chaleur, pilotage des batteries domestiques et industrielles. Agrégés par milliers, ces petits actifs forment des centrales virtuelles capables d'offrir de la réserve au gestionnaire de réseau. Pour une entreprise, la flexibilité devient une ligne de revenus : décaler un process de quelques heures, valoriser un groupe froid ou une batterie sur les marchés d'équilibrage, écrêter sa pointe pour réduire ses coûts de réseau.
La Belgique, laboratoire du réseau intelligent
Trois chantiers donnent le ton. D'abord le comptage numérique de Fluvius, socle de la flexibilité résidentielle et PME. Ensuite la prévision offshore d'Elia et de l'IRM, affinée par réseaux de neurones, indispensable pour intégrer la zone éolienne belge de mer du Nord. Enfin l'île Princesse Élisabeth, construite par Elia à 45 km des côtes : premier îlot énergétique artificiel au monde, pensé pour raccorder les nouveaux parcs offshore et les interconnexions vers le Royaume-Uni et le Danemark, avec une exploitation massivement instrumentée.
Pour les entreprises belges, le message est concret : les données de comptage quart-horaire existent, les marchés de flexibilité sont ouverts aussi aux acteurs de taille moyenne via les agrégateurs, et les gestionnaires de réseau publient leurs cartes de capacité. Ceux qui structurent leurs données énergétiques maintenant seront les premiers à monétiser leur flexibilité.
Limites et garde-fous
L'IA appliquée au réseau est un système critique. L'AI Act européen classe à haut risque les IA composantes de sécurité de la gestion et de l'exploitation des infrastructures critiques, dont l'électricité : gestion des risques, qualité des données, supervision humaine et documentation sont obligatoires depuis le 2 août 2026, comme détaillé dans notre guide de l'AI Act. La directive NIS2 impose en parallèle un socle de cybersécurité aux opérateurs d'énergie. Et il y a un paradoxe à garder en tête : l'IA aide le réseau, mais ses centres de données le chargent aussi, un équilibre que nous chiffrons dans l'impact énergétique de l'IA. Dans la salle de contrôle, l'IA propose, l'opérateur dispose.
Par où commencer, côté entreprise
1
Cartographier ses données énergie
Compteurs quart-horaire, sous-comptage, GTB, production propre : inventorier ce qui est mesuré, à quelle granularité, et qui y a accès.
2
Prévoir sa consommation et sa production
Un modèle de prévision par site est le premier livrable utile : il alimente achats d'énergie, écrêtage de pointe et dimensionnement batterie.
3
Identifier la flexibilité mobilisable
Froid, air comprimé, recharge de flotte, batteries : chiffrer ce qui peut se décaler, sur quelle durée, à quel coût d'inconfort.
4
Tester un pilote avec un agrégateur
Valoriser quelques centaines de kW sur les marchés d'équilibrage ou via le tarif capacitaire, mesurer les revenus réels sur 6 mois.
5
Industrialiser et gouverner
Automatiser le pilotage, contractualiser, documenter conformité AI Act et NIS2, et suivre les indicateurs dans la durée.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un smart grid et quel rôle y joue l'IA ?
Un réseau équipé de capteurs, de compteurs communicants et de logiciels qui mesurent et pilotent les flux en temps quasi réel. L'IA y prévoit la production et la demande, optimise l'exploitation des actifs existants et agrège la flexibilité de milliers de petits équipements.
Combien l'IA peut-elle faire économiser aux réseaux ?
Jusqu'à 110 milliards de dollars par an pour le secteur électrique et jusqu'à 175 GW de capacité de transport débloqués, selon le rapport Energy and AI de l'AIE. La détection de défauts par IA réduit en outre la durée des pannes de 30 à 50 %.
Où en est la Belgique ?
Fin 2025, environ 80 % des clients flamands (2,95 millions de compteurs électriques) disposaient d'un compteur numérique Fluvius. Elia s'appuie depuis 2018 sur un outil IRM de prévision à 15 minutes pour chaque parc offshore, amélioré par réseaux de neurones, et construit l'île énergétique Princesse Élisabeth à 45 km des côtes.
L'IA appliquée au réseau est-elle réglementée ?
Oui : composant de sécurité d'une infrastructure critique, elle relève des systèmes à haut risque de l'annexe III de l'AI Act, avec obligations applicables depuis le 2 août 2026, en plus de la directive NIS2 pour la cybersécurité.
Sources
AIE, Energy and AI, World Energy Outlook Special Report, avril 2025 (jusqu'à 110 milliards $ d'économies annuelles et 175 GW de capacité de transport déblocables par les applications IA existantes ; durée des pannes réduite de 30 à 50 % par la détection de défauts ; centres de données : environ 415 TWh en 2024 et environ 945 TWh projetés en 2030). iea.org · rapport PDF
Commission européenne, EU Action Plan for Grids, novembre 2023 (584 milliards € d'investissements réseaux nécessaires d'ici 2030 ; environ 40 % des réseaux de distribution âgés de plus de 40 ans ; consommation électrique de l'UE attendue en hausse d'environ 60 % d'ici 2030). ec.europa.eu · factsheet PDF
Bundesnetzagentur / SMARD, Congestion management: lower volume and costs, 2025 (coûts totaux de gestion des congestions en Allemagne : 2,776 milliards € en 2024, -17 % par rapport à 2023). smard.de · synthèse : cleanenergywire.org
Google DeepMind, Machine learning can boost the value of wind energy, février 2019 (prévision à 36 heures sur 700 MW d'éolien ; valeur de l'électricité éolienne augmentée d'environ 20 %). deepmind.google
Fluvius, Fluvius starts final phase of digital meter rollout, décembre 2025 (environ 80 % des clients flamands équipés fin 2025, soit 2,95 millions de compteurs électriques ; phase finale de début 2026 à mi-2029). pers.fluvius.be
Duruisseau, K. et al., Improving wind power forecasts in the Belgian North Sea with a wind farm parameterization and a neural network, Advances in Science and Research, vol. 22, 2025 (outil IRM de prévision de tempête opérationnel pour Elia depuis novembre 2018, prévisions à 15 minutes par parc ; gains de précision par paramétrisation des parcs et réseau de neurones). asr.copernicus.org
Elia Group, Innovation projects et dossier île Princesse Élisabeth (îlot énergétique artificiel à 45 km des côtes belges raccordant l'éolien offshore et les futures interconnexions ; programmes d'IA pour la prévision et la maintenance). innovation.eliagroup.eu · elia.be
Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), annexe III, point 2 (systèmes d'IA composants de sécurité dans la gestion et l'exploitation d'infrastructures critiques, dont la fourniture d'électricité, classés à haut risque). eur-lex.europa.eu
Votre énergie est-elle déjà un actif piloté par la donnée ?
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Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
AI en het elektriciteitsnet: smart grids, voorspelling en flexibiliteit in 2026
Het Europese elektriciteitsnet vangt een dubbele golf op: de elektrificatie van het verbruik en de opmars van variabele hernieuwbare energie. Congestie kostte Duitsland alleen al in 2024 2,78 miljard euro, en de Europese Commissie raamt de nodige netinvesteringen tegen 2030 op 584 miljard euro. AI vervangt geen kabels, maar haalt er veel meer uit: volgens het IEA kunnen bestaande AI-toepassingen tot 175 GW transportcapaciteit vrijmaken zonder één nieuwe lijn te bouwen en tot 110 miljard dollar per jaar besparen. Van windvoorspelling tot de digitale meters van Fluvius: dit verandert AI voor het net, bekeken vanuit België.
Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
De vraag stijgt overal. Datacenters verbruikten in 2024 ongeveer 415 TWh elektriciteit; het IEA projecteert ongeveer 945 TWh in 2030, een verdubbeling die vooral door AI zelf wordt gedreven. Daarbovenop komen elektrische voertuigen, warmtepompen en de elektrificatie van de industrie: de Europese Commissie verwacht dat het elektriciteitsverbruik in de EU tegen 2030 met ongeveer 60 % toeneemt.
Het aanbod wordt tegelijk variabel: wind en zon produceren volgens het weer, niet volgens de vraag. En de infrastructuur veroudert: ongeveer 40 % van de Europese distributienetten is ouder dan 40 jaar. De Commissie raamt de nodige netinvesteringen tegen 2030 op 584 miljard euro.
De kostprijs van stilstand staat al in de boeken: in Duitsland kostte congestiebeheer (redispatch, reservecentrales, curtailment van hernieuwbare energie) 2,78 miljard euro in 2024, 17 % minder dan in 2023 maar structureel hoog. Nieuwe lijnen bouwen duurt tien jaar of meer; bestaande lijnen beter benutten duurt enkele maanden. Precies daar speelt AI.
Voorspellen: productie en vraag
Een net is altijd in real time in evenwicht. Hoe beter de voorspelling, hoe minder dure reserves en hoe minder groene stroom verloren gaat. Al in 2019 toonde Google DeepMind dat een neuraal netwerk, getraind op turbinedata en weersvoorspellingen en toegepast op 700 MW wind in de VS, de productie 36 uur vooraf kon aankondigen en de waarde van windstroom met ongeveer 20 % verhoogde.
België kijkt niet toe. Het KMI draait sinds november 2018 een stormvoorspellingstool voor netbeheerder Elia, met wind- en productievoorspellingen per kwartier voor elk windpark in de Belgische offshorezone. Onderzoek gepubliceerd in 2025 in Advances in Science and Research toont dat een fijne parkparametrisatie gecombineerd met een neuraal netwerk de voorspellingen in de Belgische Noordzee verder verbetert. Het sluit aan bij onze analyse van AI in de weersvoorspelling: AI-weermodellen zijn tientallen tot duizenden keren sneller dan fysische modellen en maken die voorspellingen veel goedkoper.
Aan de vraagzijde voorspellen dezelfde technieken het verbruik per onderstation, per wijk en zelfs per gebouw, op basis van weer, kalender en gedrag. Dat is de basis van al de rest: zonder goede voorspelling werken flexibiliteit noch congestiebeheer.
Meer halen uit het bestaande net
Het kerncijfer komt uit het IEA-rapport Energy and AI: brede toepassing van bestaande AI kan de elektriciteitssector tot 110 miljard dollar per jaar besparen tegen 2035 en tot 175 GW transportcapaciteit vrijmaken zonder nieuwe lijnen. Genoeg om een flink deel van de projecten in de aansluitingswachtrijen aan te sluiten.
Dynamic line rating. De reële capaciteit van een lijn hangt af van het weer: wind koelt ze af, hitte beperkt ze. Sensoren en AI-modellen berekenen continu de beschikbare capaciteit in plaats van een voorzichtige statische limiet: 10 tot 30 % extra op uitgeruste trajecten.
Foutdetectie. AI lokaliseert anomalieën (vlambogen, isolatiefouten, vegetatie) in de netsignalen en verkort stroomonderbrekingen met 30 tot 50 % volgens het IEA.
Predictief onderhoud. Transformatoren, kabels en onderstations worden bewaakt met sensoren, drones en computervisie; modellen zien defecten aankomen vóór de breuk, zoals uitgelegd in ons artikel over predictief onderhoud.
Congestiebeheer. Algoritmen herberekenen de optimale nettopologie en sturen redispatch tegen de laagste kost, een post die in Duitsland jaarlijks miljarden weegt.
Flexibiliteit aan de vraagzijde activeren
De tweede goudader zit bij de verbruikers. De toegangsvoorwaarde is meting: eind 2025 had ongeveer 80 % van de Vlaamse klanten, goed voor 2,95 miljoen elektriciteitsmeters, een digitale meter van Fluvius; de eindfase van de uitrol, gestart begin 2026, loopt tot midden 2029. Met dynamische tarieven en het capaciteitstarief krijgt elke verschoven kilowattuur een zichtbare prijs.
AI zet dat signaal om in actie: elektrische wagens laden wanneer stroom overvloedig is, warmtepompen moduleren, thuis- en industriële batterijen aansturen. Per duizenden geaggregeerd vormen die kleine activa virtuele centrales die reserve kunnen aanbieden aan de netbeheerder. Voor een bedrijf wordt flexibiliteit een inkomstenlijn: een proces enkele uren verschuiven, een koelinstallatie of batterij valoriseren op de balanceringsmarkten, de piek afvlakken om nettarieven te drukken.
België als proeftuin van het slimme net
Drie werven zetten de toon. Eerst de digitale meters van Fluvius, de basis voor flexibiliteit bij gezinnen en kmo's. Vervolgens de offshorevoorspelling van Elia en het KMI, verfijnd met neurale netwerken, onmisbaar om de Belgische windzone in de Noordzee te integreren. Tot slot het Prinses Elisabeth-eiland, dat Elia op 45 km van de kust bouwt: het eerste kunstmatige energie-eiland ter wereld, bedoeld om nieuwe offshoreparken en interconnecties met het Verenigd Koninkrijk en Denemarken aan te sluiten, met een zwaar geïnstrumenteerde uitbating.
Voor Belgische bedrijven is de boodschap concreet: kwartierdata bestaan, de flexibiliteitsmarkten staan via aggregatoren ook open voor middelgrote spelers, en de netbeheerders publiceren hun capaciteitskaarten. Wie zijn energiedata nu structureert, verzilvert zijn flexibiliteit het eerst.
Grenzen en waarborgen
AI op het net is een kritiek systeem. De Europese AI Act klasseert AI die als veiligheidscomponent dient bij het beheer en de exploitatie van kritieke infrastructuur, waaronder elektriciteit, als hoog risico: risicobeheer, datakwaliteit, menselijk toezicht en documentatie zijn verplicht sinds 2 augustus 2026, zoals toegelicht in onze gids over de AI Act. De NIS2-richtlijn legt energiebedrijven daarnaast een cyberbasis op. En er is een paradox: AI helpt het net, maar haar datacenters belasten het ook, een evenwicht dat we becijferen in de energie-impact van AI. In de controlezaal stelt AI voor, de operator beslist.
Waar te beginnen als bedrijf
1
Energiedata in kaart brengen
Kwartiermeters, submetering, gebouwbeheersysteem, eigen productie: inventariseer wat gemeten wordt, hoe fijn, en wie erbij kan.
2
Verbruik en productie voorspellen
Een voorspellingsmodel per site is het eerste nuttige resultaat: het voedt energieaankoop, piekbeheer en batterijdimensionering.
3
Mobiliseerbare flexibiliteit becijferen
Koeling, perslucht, vlootladen, batterijen: becijfer wat verschoven kan worden, hoelang, en tegen welke comfortkost.
4
Piloot met een aggregator testen
Valoriseer enkele honderden kW op de balanceringsmarkten of via het capaciteitstarief en meet zes maanden de reële opbrengst.
5
Industrialiseren en besturen
Automatiseer de sturing, leg contracten vast, documenteer AI Act- en NIS2-conformiteit en volg de indicatoren op lange termijn.
Veelgestelde vragen
Wat is een smart grid en welke rol speelt AI erin?
Een net met sensoren, communicerende meters en software die de stromen in bijna real time meten en sturen. AI voorspelt er productie en vraag, optimaliseert de bestaande activa en aggregeert de flexibiliteit van duizenden kleine toestellen.
Hoeveel kan AI de netten besparen?
Tot 110 miljard dollar per jaar voor de elektriciteitssector en tot 175 GW vrijgemaakte transportcapaciteit, volgens het IEA-rapport Energy and AI. AI-foutdetectie verkort bovendien stroomonderbrekingen met 30 tot 50 %.
Hoever staat België?
Eind 2025 had ongeveer 80 % van de Vlaamse klanten (2,95 miljoen elektriciteitsmeters) een digitale meter van Fluvius. Elia steunt sinds 2018 op een KMI-tool met kwartiervoorspellingen per offshorepark, verbeterd met neurale netwerken, en bouwt het energie-eiland Prinses Elisabeth op 45 km van de kust.
Is AI op het elektriciteitsnet gereglementeerd?
Ja: als veiligheidscomponent van kritieke infrastructuur valt ze onder de hoogrisicosystemen van bijlage III van de AI Act, met verplichtingen sinds 2 augustus 2026, naast de NIS2-richtlijn voor cyberveiligheid.
Bronnen
IEA, Energy and AI, World Energy Outlook Special Report, april 2025 (tot 110 miljard $ jaarlijkse besparingen en 175 GW transportcapaciteit vrij te maken met bestaande AI-toepassingen; onderbrekingen 30 tot 50 % korter door foutdetectie; datacenters: ongeveer 415 TWh in 2024 en ongeveer 945 TWh geprojecteerd in 2030). iea.org · rapport PDF
Europese Commissie, EU Action Plan for Grids, november 2023 (584 miljard € netinvesteringen nodig tegen 2030; ongeveer 40 % van de distributienetten ouder dan 40 jaar; EU-elektriciteitsverbruik verwacht +60 % tegen 2030). ec.europa.eu · factsheet PDF
Bundesnetzagentur / SMARD, Congestion management: lower volume and costs, 2025 (totale kosten congestiebeheer in Duitsland: 2,776 miljard € in 2024, -17 % tegenover 2023). smard.de · samenvatting: cleanenergywire.org
Google DeepMind, Machine learning can boost the value of wind energy, februari 2019 (voorspelling 36 uur vooraf op 700 MW wind; waarde van windstroom ongeveer 20 % hoger). deepmind.google
Fluvius, Fluvius starts final phase of digital meter rollout, december 2025 (ongeveer 80 % van de Vlaamse klanten uitgerust eind 2025, 2,95 miljoen elektriciteitsmeters; eindfase van begin 2026 tot midden 2029). pers.fluvius.be
Duruisseau, K. et al., Improving wind power forecasts in the Belgian North Sea with a wind farm parameterization and a neural network, Advances in Science and Research, vol. 22, 2025 (KMI-stormvoorspellingstool operationeel voor Elia sinds november 2018, kwartiervoorspellingen per park; nauwkeurigheidswinst door parkparametrisatie en neuraal netwerk). asr.copernicus.org
Elia Group, Innovation projects en dossier Prinses Elisabeth-eiland (kunstmatig energie-eiland op 45 km van de Belgische kust voor offshorewind en toekomstige interconnecties; AI-programma's voor voorspelling en onderhoud). innovation.eliagroup.eu · elia.be
Verordening (EU) 2024/1689 (AI Act), bijlage III, punt 2 (AI-systemen als veiligheidscomponent in het beheer en de exploitatie van kritieke infrastructuur, waaronder elektriciteitsvoorziening, geklasseerd als hoog risico). eur-lex.europa.eu
Molderez Consult helpt Belgische bedrijven hun energiedata te structureren, betrouwbare voorspellingen te bouwen, hun mobiliseerbare flexibiliteit te becijferen en de AI Act- en NIS2-conformiteit van hun systemen te kaderen.
Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
AI and Power Grids: Smart Grids, Forecasting and Flexibility in 2026
Europe's power grid is absorbing a double wave: the electrification of demand and the rise of variable renewables. Congestion cost Germany 2.78 billion euros in 2024 alone, and the European Commission puts the grid investment needed by 2030 at 584 billion euros. AI does not replace cables, but it extracts far more from them: according to the IEA, existing AI applications could unlock up to 175 GW of transmission capacity without building a single new line and save up to 110 billion dollars a year. From wind forecasting to Fluvius digital meters, here is what AI changes for the grid, seen from Belgium.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.
of transmission capacity AI can unlock, with no new lines (IEA)
$110bn
in potential yearly savings for the electricity sector (IEA)
-30 to -50%
shorter outages thanks to AI fault detection (IEA)
Why the grid is under strain
Demand is rising everywhere. Data centres consumed around 415 TWh of electricity in 2024; the IEA projects around 945 TWh by 2030, a doubling driven first and foremost by AI itself. Add electric vehicles, heat pumps and industrial electrification: the European Commission expects EU electricity consumption to grow by around 60% by 2030.
Supply, meanwhile, is becoming variable: wind and solar produce according to the weather, not according to demand. And the infrastructure is ageing: around 40% of Europe's distribution grids are more than 40 years old. The Commission estimates the grid investment needed by 2030 at 584 billion euros.
The cost of standing still is already on the books: in Germany, congestion management (redispatch, reserve power plants, renewables curtailment) cost 2.78 billion euros in 2024, down 17% on 2023 but still structurally high. Building new lines takes ten years or more; getting more out of existing ones takes months. That is exactly where AI plays.
Forecasting: renewable output and demand
A grid balances in real time. The better the forecast, the fewer costly reserves are mobilised and the less green power is curtailed. As early as 2019, Google DeepMind showed that a neural network trained on turbine history and weather forecasts, applied to 700 MW of wind in the United States, could commit output 36 hours ahead and increase the value of wind electricity by roughly 20%.
Belgium is no bystander. The Royal Meteorological Institute has run a storm forecasting tool for grid operator Elia since November 2018, delivering 15-minute wind and output forecasts for every wind farm in the Belgian offshore zone. Research published in 2025 in Advances in Science and Research shows that a fine wind farm parameterization combined with a neural network further improves forecasts in the Belgian North Sea. This connects with our analysis of AI in weather forecasting: AI weather models, tens to thousands of times faster than physics-based models, make such forecasts far cheaper to produce.
On the demand side, the same techniques forecast consumption per substation, per neighbourhood, even per building, factoring in weather, calendars and behaviour. This is the foundation for everything else: without good forecasts, neither flexibility nor congestion management works.
Getting more out of the existing grid
The headline figure comes from the IEA's Energy and AI report: wide adoption of existing AI applications could save the electricity sector up to 110 billion dollars a year by 2035 and unlock up to 175 GW of transmission capacity without stringing new lines. Enough to connect a good share of the projects waiting in connection queues.
Dynamic line rating. A line's real capacity depends on the weather: wind cools it, heat limits it. Sensors and AI models compute available capacity continuously instead of applying a cautious static limit: 10 to 30% more capacity on equipped sections.
Fault detection. AI pinpoints anomalies (arcing, insulation faults, vegetation) from grid signals and cuts outage duration by 30 to 50% according to the IEA.
Predictive maintenance. Transformers, cables and substations are monitored with sensors, drones and computer vision; models anticipate failures before the breakdown, a mechanic we detail in our article on predictive maintenance.
Congestion management. Algorithms recompute optimal grid topology and arbitrate redispatch at least cost, a line item worth billions every year in Germany.
Activating demand-side flexibility
The second reservoir sits with consumers. The entry ticket is metering: by late 2025, around 80% of Flemish customers, or 2.95 million electricity meters, had switched to Fluvius digital meters; the rollout's final phase, started in early 2026, runs until mid-2029. With dynamic tariffs and the capacity tariff, every shifted kilowatt-hour now has a visible price.
AI turns that signal into action: charging electric vehicles when power is abundant, modulating heat pumps, steering home and industrial batteries. Aggregated by the thousands, these small assets form virtual power plants able to offer reserves to the grid operator. For a company, flexibility becomes a revenue line: shifting a process by a few hours, monetising a cold store or a battery on balancing markets, shaving the peak to cut grid charges.
Belgium, a smart grid laboratory
Three projects set the tone. First, Fluvius digital metering, the foundation of residential and SME flexibility. Second, the offshore forecasting run by Elia and the RMI, refined with neural networks, essential to integrate Belgium's North Sea wind zone. Third, Princess Elisabeth Island, being built by Elia 45 km off the coast: the world's first artificial energy island, designed to connect new offshore farms and interconnectors to the United Kingdom and Denmark, with heavily instrumented operations.
For Belgian companies the message is concrete: quarter-hourly metering data exist, flexibility markets are open to mid-sized players through aggregators, and grid operators publish their capacity maps. Those who structure their energy data now will monetise their flexibility first.
Limits and safeguards
Grid AI is a critical system. The EU AI Act classifies as high-risk the AI systems used as safety components in the management and operation of critical infrastructure, including electricity supply: risk management, data quality, human oversight and documentation have been mandatory since 2 August 2026, as detailed in our AI Act guide. The NIS2 directive adds a cybersecurity baseline for energy operators. And keep one paradox in mind: AI helps the grid, but its data centres also load it, a balance we quantify in AI's energy impact. In the control room, AI proposes and the operator decides.
Where to start, as a company
1
Map your energy data
Quarter-hourly meters, submetering, building management systems, own generation: inventory what is measured, at what granularity, and who can access it.
2
Forecast consumption and generation
A per-site forecasting model is the first useful deliverable: it feeds energy procurement, peak shaving and battery sizing.
3
Quantify usable flexibility
Cooling, compressed air, fleet charging, batteries: quantify what can shift, for how long, and at what comfort cost.
4
Pilot with an aggregator
Monetise a few hundred kW on balancing markets or through the capacity tariff, and measure real revenue over six months.
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Industrialise and govern
Automate the steering, contract it, document AI Act and NIS2 compliance, and track the indicators over time.
Frequently asked questions
What is a smart grid and what does AI do in it?
A grid fitted with sensors, communicating meters and software that measure and steer flows in near real time. AI forecasts output and demand, optimises existing assets and aggregates the flexibility of thousands of small devices.
How much can AI save power grids?
Up to 110 billion dollars a year for the electricity sector and up to 175 GW of unlocked transmission capacity, according to the IEA's Energy and AI report. AI fault detection also cuts outage duration by 30 to 50%.
Where does Belgium stand?
By late 2025, around 80% of Flemish customers (2.95 million electricity meters) had a Fluvius digital meter. Elia has relied since 2018 on an RMI tool delivering 15-minute forecasts per offshore farm, improved with neural networks, and is building the Princess Elisabeth energy island 45 km offshore.
Is grid AI regulated?
Yes: as a safety component of critical infrastructure it falls under the high-risk systems of Annex III of the AI Act, with obligations applying since 2 August 2026, on top of the NIS2 directive for cybersecurity.
Sources
IEA, Energy and AI, World Energy Outlook Special Report, April 2025 (up to $110 billion in yearly savings and 175 GW of transmission capacity unlocked by existing AI applications; outage duration cut by 30-50% through fault detection; data centres: around 415 TWh in 2024 and around 945 TWh projected in 2030). iea.org · report PDF
European Commission, EU Action Plan for Grids, November 2023 (€584 billion of grid investment needed by 2030; around 40% of distribution grids over 40 years old; EU electricity consumption expected to rise by around 60% by 2030). ec.europa.eu · factsheet PDF
Bundesnetzagentur / SMARD, Congestion management: lower volume and costs, 2025 (total congestion management costs in Germany: €2.776 billion in 2024, down 17% on 2023). smard.de · overview: cleanenergywire.org
Google DeepMind, Machine learning can boost the value of wind energy, February 2019 (36-hour-ahead forecasts on 700 MW of wind; value of wind electricity increased by roughly 20%). deepmind.google
Fluvius, Fluvius starts final phase of digital meter rollout, December 2025 (around 80% of Flemish customers equipped by late 2025, 2.95 million electricity meters; final phase from early 2026 to mid-2029). pers.fluvius.be
Duruisseau, K. et al., Improving wind power forecasts in the Belgian North Sea with a wind farm parameterization and a neural network, Advances in Science and Research, vol. 22, 2025 (RMI storm forecasting tool operational for Elia since November 2018, 15-minute forecasts per farm; accuracy gains from wind farm parameterization and a neural network). asr.copernicus.org
Elia Group, Innovation projects and Princess Elisabeth Island project page (artificial energy island 45 km off the Belgian coast connecting offshore wind and future interconnectors; AI programmes for forecasting and maintenance). innovation.eliagroup.eu · elia.be
Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act), Annex III, point 2 (AI systems used as safety components in the management and operation of critical infrastructure, including electricity supply, classified as high-risk). eur-lex.europa.eu
Molderez Consult helps Belgian companies structure their energy data, build reliable forecasts, quantify their usable flexibility and frame the AI Act and NIS2 compliance of their systems.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.