⚡ electrical engineering

Customising Electricity Contracts at Scale with Large Language Models

Dit artikel presenteert een chatgestuurd systeem dat Large Language Models combineert met elektriciteitsnetmodellen om op schaal individuele, technisch haalbare energiecontracten te genereren, waardoor de planningsefficiëntie van netbeheerders wordt verbeterd en eindgebruikers beter afgestemde tarieven kunnen krijgen.

Oorspronkelijke auteurs: Jochen L. Cremer

Gepubliceerd 2026-03-03

📖 5 min leestijd🧠 Diepgaand

CC BY 4.0

Oorspronkelijke auteurs: Jochen L. Cremer

Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer

De Elektrische "Chatbot" die je Stroomcontract op Maat Maakt

Stel je voor dat je een elektriciteitsnetwerk ziet als een enorm drukke snelweg. Vroeger was het zo: als je een auto (een huishouden of bedrijf) op de snelweg wilde zetten, kreeg je een standaardregeling. Of je nu een kleine fiets had of een zware vrachtwagen, je kreeg allemaal dezelfde rijstrook toegewezen. Dit werkte, maar het was niet efficiënt. Sommige rijstroken stonden vol, terwijl andere leeg waren. En als je een speciale vracht had, moest je maanden wachten op een ingenieur die je handmatig een nieuwe route tekende.

Dit artikel van Jochen Cremer (uit de TU Delft) stelt een nieuwe manier voor: een slimme chatbot die direct met jou praat om je stroomcontract op maat te maken.

Hier is hoe het werkt, vertaald in alledaags taal:

1. Het Probleem: De "One-Size-Fits-All" Moeilijkheid

Op dit moment zijn elektriciteitsnetten vol met verschillende apparaten: zonnepanelen, elektrische auto's, warmtepompen en fabrieken. Iedereen gebruikt stroom op een ander tijdstip en op een andere manier.

Huidige situatie: Om het veilig te houden, geven netbeheerders standaardcontracten. Dit is alsof iedereen in de auto een maximumsnelheid van 120 km/u krijgt, ook al wil de ene persoon 60 km/u en de ander 140 km/u. Dit leidt tot inefficiëntie (leegte of files) en lange wachttijden als je iets anders wilt.
Het gevolg: Mensen betalen te veel, of hun verzoek wordt geweigerd omdat het "te ingewikkeld" is om te berekenen.

2. De Oplossing: De Slimme Chatbot (LLM)

De auteurs hebben een systeem gebouwd dat lijkt op een slimme assistent (zoals een geavanceerde versie van Siri of ChatGPT), maar dan met een superkracht: hij kan direct praten met de ingenieurssoftware.

Stel je voor dat je in een chatvenster typt: "Ik wil mijn elektrische auto laden, maar ik heb hem pas nodig om 18:00 uur."
In plaats van dat een menselijke ingenieur dit moet uitrekenen, doet de chatbot het volgende:

Luisteren: Hij begrijpt wat je zegt (zelfs als je typfouten maakt of je zinnen wat anders opbouwt).
Rekenen: Hij stuurt je verzoek direct naar een "rekenmachine" (de technische software) die checkt of het net op dat moment sterk genoeg is.
Onderhandelen: Als het op 18:00 uur te druk is, zegt de bot niet gewoon "Nee". Hij zegt: "Helaas, op 18:00 is het net vol. Maar als je hem om 16:00 laadt, is er genoeg ruimte en krijg je zelfs een goedkopere prijs!"

3. Drie Voorbeelden uit het Leven

Voor de Buurman (Huishoudens):
Stel, je wilt je elektrische auto laden. De chatbot kijkt naar je hele wijk. Hij ziet dat de buren om 18:00 uur ook laden, waardoor de transformator het niet trekt. De bot onderhandelt met jou: "Laat je auto maar om 16:00 uur laden, dan is het net rustig." Hierdoor kunnen er 7 keer meer elektrische auto's in dezelfde wijk, zonder dat de netbeheerder nieuwe kabels hoeft te leggen. Het is alsof je een slimme parkeergarage hebt die elke auto op het juiste moment op de juiste plek zet.
Voor het MKB (Bedrijven):
Een bakkerij wil een nieuwe oven. Vroeger duurde het maanden om te checken of het net dit aankan. Nu praat de bakker met de chatbot. De bot vraagt: "Hoeveel stroom heb je nodig en op welk tijdstip?" De bot rekent het direct na en zegt: "Ja, dat kan, maar alleen als je de oven niet op maandagochtend start." In plaats van maanden wachten, is het contract in minuten geregeld.
Voor de Netbeheerder (Onderhoud):
Soms moet een grote generator op een windpark een paar weken uit voor onderhoud. Vroeger was dit een ingewikkelde administratieve strijd. Nu vraagt de eigenaar via de chat: "Kan mijn generator de komende 4 weken uit?" De bot checkt direct of dat veilig is. Als het niet kan, zegt hij: "Nee, want dan valt er een andere generator uit. Maar als je het een week later doet, is het perfect." Het is alsof je een slimme planner hebt die direct ziet of er een gat in het schema is.

4. Waarom is dit veilig? (De "Bordjes" in de Chat)

Je zou kunnen denken: "Wat als de chatbot een fout maakt en een gevaarlijk contract tekent?"
De auteurs hebben hier slim op bedacht. De chatbot is alleen de vertaler. Hij praat met jou, maar hij kan zelf geen beslissingen nemen over de fysieke veiligheid.

De chatbot is als een bestuurder die de passagier (jij) vraagt waarheen hij wil.
De rekenmachine (de functional programs) is de navigatie die checkt of de route veilig is.
Als de route niet veilig is, zegt de navigatie: "Stop!" De bestuurder (chatbot) kan dan niet doorgaan, hoe hard hij ook probeert. De veiligheid zit dus in de software, niet in de chat.

Conclusie

Dit onderzoek laat zien dat we met kunstmatige intelligentie (AI) het energienetwerk niet alleen veiliger, maar ook veel flexibeler kunnen maken. In plaats van starre contracten en lange wachtrijen, krijgen we een persoonlijke gesprekspartner die direct ziet wat er mogelijk is.

Het is alsof we van een stoffig, papierwerk-bureau zijn gegaan naar een moderne, snelle app die direct voor je regelt wat je nodig hebt. Dit maakt de energietransitie (de overstap naar groene energie) veel makkelijker voor iedereen, van de kleine huishouden tot het grote bedrijf.

Titel: Aangepaste Elektriciteitscontracten op Schaal met Grote Taalmodellen (LLM's)

Auteurs: Jochen Lorenz Cremer (TU Delft & Austrian Institute of Technology)
Publicatie: IEEE Transactions on Power Systems

1. Probleemstelling

Het elektriciteitssysteem wordt steeds complexer door de integratie van een groot aantal eindgebruikers en gedistribueerde opwekking (DER's). Het huidige proces voor het toevoegen of verwijderen van netverbindingen heeft twee fundamentele beperkingen:

Standaardisatie vs. Heterogeniteit: Om schaalbaarheid te garanderen, bieden netbeheerders (DSO's en TSO's) standaard "block" contracten aan. Deze gaan uit van homogene gebruikersprofielen en negeren de verborgen flexibiliteit in de heterogeniteit van apparaten en gedrag. Dit leidt tot systematische overschatting van capaciteitsbehoeften en een inefficiënt gebruik van de netinfrastructuur.
Handmatige Beperkingen: Het opstellen van individuele, flexibele contracten vereist complexe engineeringstudies (zoals AC-powerflowberekeningen). Door het tekort aan engineers en de tijdsintensieve aard van deze studies (maandenlang), worden dergelijke studies vaak beperkt tot grote projecten of niet uitgevoerd. Dit resulteert in een "administratieve bottleneck" die de energietransitie vertraagt.

De kernvraag is of Large Language Models (LLM's) gebruikt kunnen worden om individuele, technisch haalbare contracten op schaal te onderhandelen via een chat-interface, zonder dat dit leidt tot fysiek onveilige beslissingen.

2. Methodologie

Het artikel stelt een hybride architectuur voor die de kracht van LLM's combineert met deterministische, functionele programma's voor netanalyse.

Hybride Architectuur (LLM + Functionele Programma's):
- De LLM fungeert als interface voor natuurlijke taal (chat), verantwoordelijk voor het begrijpen van gebruikersintenties, het extraheren van parameters en het beheer van de dialoog.
- De LLM heeft geen directe toegang tot de interne logica van de netmodellen. In plaats daarvan roept de LLM specifieke "functionele programma's" (API's) aan.
- Deze programma's voeren de zware engineeringstudies uit (bijv. AC-powerflow, Security-Constrained Optimal Power Flow - SCOPF) op basis van de geëxtraheerde parameters.
- Alleen de resultaten van deze deterministische berekeningen (bijv. "haalbaar" of "onhaalbaar op tijdstip X") worden teruggekoppeld naar de LLM om de reactie aan de gebruiker te genereren.
Veiligheid en Validatie:
- Een cruciaal aspect is de scheiding tussen taalverwerking en fysieke validatie. Fysieke haalbaarheid en netveiligheid worden uitsluitend gegarandeerd door de deterministische functies.
- Als de LLM parameters verkeerd interpreteert, zal de functionele functie dit detecteren (bijv. door een waarschuwing te geven of een alternatief voor te stellen) voordat een contract wordt gesloten. Dit voorkomt dat de LLM onveilige beslissingen neemt.
Gebruiksgevallen (Use Cases):
1. Laagspanning (Huishoudens): Onderhandelen over dynamische tarieven en laadtijden voor elektrische voertuigen (EV's) op basis van individuele voorkeuren.
2. Middenspanning (KMO's): Zelfstandig testen van de haalbaarheid van een nieuwe industriële aansluiting via een chatbot.
3. Hoogspanning (Netbeheer): Planning van onderhoudsuitval (outages) voor generatoren, waarbij alternatieve tijden worden voorgesteld om N-1 beveiliging te waarborgen.

3. Belangrijkste Bijdragen

Het paper levert vier specifieke bijdragen aan het vakgebied:

Integratie van LLM en Netfuncties: Demonstratie van een systeem waarbij LLM's met hoge nauwkeurigheid functionele programma's voor netanalyse aanroepen (function calling).
Schaalbare Aangepaste Contracten: Bewijs dat huishoudens via chat individuele contracten kunnen onderhandelen, wat leidt tot een significant efficiënter gebruik van de netcapaciteit.
Zelfvalidatie door KMO's: Een systeem waarbij kleine en middelgrote ondernemingen hun eigen aansluitverzoeken kunnen valideren op fysieke haalbaarheid, wat de wachttijden voor netbeheerders verkort.
Onderhoudsplanning: Een chat-gestuurde aanpak voor onderhoudsplanning in hoogspanningsnetten, inclusief beveiliging tegen pogingen om gevoelige netgegevens te achterhalen (privacy).

4. Resultaten

De auteurs hebben de methode getest op drie systemen: het IEEE 118-bus systeem, het Oberrhein MV-systeem (179-bus) en een gesimuleerd laagspanningsnet.

Netefficiëntie: Door het benutten van de heterogeniteit in laadvoorkeuren van huishoudens, bleek het mogelijk om 7 keer meer elektrische voertuigen aan te sluiten op hetzelfde laagspanningsnetwerk vergeleken met standaard contracten.
Robuustheid: Het systeem toonde hoge tolerantie voor variaties in gebruikersinput, waaronder parafraseren en typfouten. Een temperatuurparameter ( $\tau$ ) van 0,7 bleek een goede balans te bieden tussen creativiteit en nauwkeurigheid.
Snelheid en Schaalbaarheid:
- Wat normaal maanden duurt (onderhandeling en studie voor KMO's of uitvalplanning), wordt binnen minuten opgelost.
- In het geval van uitvalplanning (365 dagen SCOPF-berekeningen) duurde de interactie en oplossing slechts ongeveer 1 minuut op een standaard laptop.
Nauwkeurigheid: De functionele programma's garandeerden dat alle gegenereerde contracten fysiek haalbaar waren. De LLM's faalden soms in het extraheren van parameters bij zeer hoge typfouten (>2%), maar het systeem kon dit corrigeren door om verduidelijking te vragen.

5. Betekenis en Conclusie

Dit onderzoek markeert een verschuiving van een "one-size-fits-all" benadering naar gepersonaliseerde, dynamische netcontracten.

Transactiekosten: De grootste impact is de drastische vermindering van transactiekosten en de tijd die engineers kwijt zijn aan administratieve taken. Dit maakt het economisch haalbaar om duizenden individuele contracten te beheren.
Energietransitie: Door de verborgen flexibiliteit in het systeem te benutten (via aangepaste contracten), kan de energietransitie versnellen zonder dat er direct nieuwe netcapaciteit hoeft te worden aangelegd.
Toekomstperspectief: Hoewel er nog uitdagingen zijn op het gebied van privacy, beveiliging tegen prompt-hacking en de noodzaak van gedetailleerde benchmarks, biedt deze aanpak een veelbelovende route voor de digitalisering van netbeheer. Het stelt niet-expert gebruikers in staat om direct en veilig te communiceren met complexe netmodellen.

Kortom, het paper bewijst dat LLM's, wanneer ze correct worden gekoppeld aan deterministische engineeringtools, de administratieve barrières in het elektriciteitssysteem kunnen doorbreken en leiden tot een efficiënter, flexibeler en schaalbaarder energiesysteem.