De afgelopen jaren heeft Europa indrukwekkende stappen gezet om de leveringszekerheid op de korte termijn te verbeteren – door snel de afhankelijkheid van Russisch gas af te bouwen, de productie van biomethaan te vergroten en monitoring en noodmaatregelen te versterken. Toch richten de huidige beleidskaders zich nog vooral op afzonderlijke energiedragers en korte-termijn zekerheid. Met een energiesysteem in transitie, met toenemende verduurzaming, elektrificatie en integratie, is er behoefte aan een bredere en langetermijnvisie.
In samenwerking met Trinomics en in opdracht van het Ministerie van Klimaat en Groene Groei ontwikkelde Common Futures een nieuw evaluatiekader voor de beoordeling van leveringszekerheid in het energiesysteem van de toekomst. De studie hanteert een systeemgerichte benadering en focust op veerkracht op de lange termijn, met een tijdshorizon tot 2045.
Onze aanpak
We hebben de Nederlandse en internationale definities van leveringszekerheid geanalyseerd, de opkomende risico’s in een klimaatneutraal energiesysteem in kaart gebracht, en een gestructureerd beoordelingskader ontwikkeld. Dit kader combineert kwantitatieve indicatoren (zoals capaciteit, flexibiliteit en redundantie) met kwalitatieve aspecten zoals risicoacceptatie, kostenimpact en systeemveerkracht. Vervolgens hebben we het raamwerk toegepast op vijf energiescenario’s, waaronder scenario’s uit het Nationaal Programma Energiesysteem (NPE).
Een geïntegreerd raamwerk om kwetsbaarheden te identificeren
Olie, gas en elektriciteit worden afzonderlijk gemonitord, maar de onderlinge afhankelijkheid tussen sectoren – én de toenemende invloed van externe risico’s zoals cyberdreigingen en extreem weer – vragen om een andere manier van denken over leveringszekerheid.
Het ontwikkelde raamwerk ondersteunt beleidsmakers bij het nemen van robuuste beslissingen over infrastructuur, risicobeheersing en systeemontwerp onder onzekerheid. Het maakt het bovendien mogelijk om sector-overstijgende afhankelijkheden en lange-termijn schokken expliciet mee te nemen – elementen die in huidige modellering vaak ontbreken.
Lees onze recente blogpost waarin we drie belangrijke inzichten uit dit project uitlichten.
