Slim bedacht: Data als versneller van de energietransitie

Dit najaar moeten alle 30 energieregio’s in Nederland in een Regionale Energie Strategie (RES) beschrijven waar en hoe in hun gebied het beste duurzame elektriciteit opgewekt kan worden. Zonne-energie is hier een belangrijk onderdeel van. Projectmanager Ted Reinders en Geodata adviseur Stef Vorstermans ontwikkelden een methode om te analyseren hoeveel potentie een gemeente of regio nog heeft om zonnepanelen te plaatsen.

Hoe kwamen jullie op het idee om dit te gaan onderzoeken?

Ted: “Zonne-energie is een breed maatschappelijk gedragen optie om op grote schaal duurzame energie op te wekken. We zien in elke RES waar we momenteel aan meewerken, dat regio’s hier flink op willen inzetten. Maar we zien ook een worsteling bij de gemeenten om hun CO2-reductie ambitie te kunnen monitoren. Veel gemeentes hebben nog geen idee waar ze staan voor wat betreft hun klimaatdoelstelling. Is de doelstelling die ze stellen qua duurzame opwek via zonne-energie, wel haalbaar? Is er überhaupt zoveel dakoppervlak beschikbaar? Dit kunnen wij analyseren.”

Woning met zonnepanelen op dak - 770x433px.jpg

En wat hebben jullie voor slims bedacht?

Stef: “We hebben een methode ontwikkeld op basis van GIS-software en luchtfoto-analyse, waarmee we per gebied in kaart kunnen brengen hoeveel m2 dakoppervlak er reeds is benut voor zonnepanelen, zowel op particuliere daken als op bedrijfsdaken. Deze m2 zijn gerelateerd aan de potentie en uitgedrukt in een percentage. Deze analyse geeft niet alleen inzicht, maar ook een stimulans om in te zetten op een vergroting van de dakbedekking door zonnepanelen.”

Dashboard.jpg

Hoe gaan jullie te werk? Hoe maken jullie de ontwikkeling op dak inzichtelijk?

Stef: “Met de luchtfoto’s van Google kan iedereen de ontwikkelingen van zon op dak, of te wel zonnepanelen op daken, volgen. Voor een grote gemeente is dat handmatig een enorme klus. Wij hebben een algoritme ontwikkeld om de computer zelf de panelen te detecteren in een luchtfoto (‘Deep Learning’). Met Deep Learning kunnen we snel en met een hoge betrouwbaarheid de stand van zaken voor een gemeente bepalen. Dit hebben we reeds toegepast voor de gemeente Schiedam. In een dashboard kan de gemeente zien wat het verloop van de ontwikkeling van de panelen is in de gehele gemeente.”

Wat levert zo’n analyse op?

Ted: “Met de inzichten houden gemeentes grip op de ontwikkeling van zonnepanelen op daken en kunnen ze monitoren of het in lijn is met hun duurzaamheidsambities. Ze kunnen er dan voor kiezen om hun beleid of hun communicatie-acties richting bewoners hierop aan te passen.”

Wat is er zo bijzonder aan deze methodiek?

Stef: “Wij kunnen op adresniveau een uitspraak doen of en hoeveel zonnepanelen er al liggen, in een groot gebied. Dus niet alleen waar de potentie ligt, zoals al veel partijen doen. Maar ook om in beeld te brengen hoe de trend van de ontwikkeling van zon op dak is binnen de gemeente.”

Op deze manier kan je eigenlijk veel meer mogelijkheden onderzoeken?

Ted: “Jazeker. Zo kun je bijvoorbeeld ook de potentie van Solarparking in kaart brengen: parkeerplaatsen nuttig gebruiken door er zonnepanelen aan te leggen. Ook hier hebben we een slimme truc uitgehaald. Door middel van vegetatiescans vanuit luchtfoto’s krijgen we de parkeerplaatsen in beeld die we niet via openbare GIS-data konden bepalen. Er zijn namelijk veel parkeerplaatsen bij bedrijven die niet als parkeerplaats staan aangemerkt op de openbare kanalen, maar wel vele hectares groot zijn en waar je in potentie dus veel zonnepanelen kunt aanleggen. Door deze slimme truc toe te passen krijgen we die nu wel in beeld.”

Meer weten?