Verbeteren informatiebasis voor energieonderzoek in de glastuinbouw

De glastuinbouwsector heeft de ambitie om in 2040 klimaatneutraal te zijn. Het is daarom belangrijk om betrouwbare cijfers te hebben over de energiehuishouding en de broeikasgasemissies van de glastuinbouw. Zowel de Energiemonitor van de Nederlandse Glastuinbouw van Wageningen Social & Economic Research (WSER) en de Klimaat- en Energieverkenning (KEV) van het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) publiceren cijfers over deze emissies. PBL publiceert historische gegevens uit CBS-statistieken en toekomstprojecties op basis van modelberekeningen. WSER publiceert historische gegevens op basis van een combinatie van bronnen, waaronder eigen dataverzameling. Door de verschillen in de onderliggende gegevens en rekenmethoden verschillen ook de uitkomsten. Daarom is in 2021 in opdracht van het Ministerie van Landbouw, Visserij, Voedselzekerheid en Natuur (LVVN) een traject gestart met als doel om de informatiebasis gelijk te trekken en daarmee de verschillen tussen de gepubliceerde cijfers zoveel mogelijk weg te nemen. Daarvoor is het nodig om te komen tot een betrouwbare en consistente dataset waaruit zowel WSER als PBL in de toekomst de door hen benodigde gegevens kunnen afleiden. Ook voor ander onderzoek gericht op de energietransitie van de Nederlandse glastuinbouw (voor o.a. de partners van het Convenant Energietransitie Glastuinbouw 2022-2030) is een goede dataset essentieel. In dit deelproject is onderzocht of het mogelijk is om een bruikbare en robuuste dataset met gegevens over de elektriciteitshuishouding van glastuinbouwbedrijven samen te stellen.

Met dat doel zijn gegevens van de netbeheerders over de levering, teruglevering en productie van elektriciteit voor verslagjaar 2021 gekoppeld aan kaslocaties uit de Gecombineerde Opgave (GO) 2022 van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO). De GO vormt een database op basis van jaarlijkse enquêtes onder landbouwbedrijven, waaronder glastuinbouwbedrijven. Er is aangenomen dat het koppelen van de locatiegegevens in deze database met de gegevens van de netbeheerders resulteert in een zo robuust mogelijke energiestatistiek voor de sector glastuinbouw als geheel. De elektriciteitsaansluitingen zijn gekoppeld aan kaslocaties op basis van naam en locatie (afstand). Vervolgens is er een evaluatie gedaan op de robuustheid van deze methode. Daarvoor is allereerst gekeken naar de compleetheid van de dataset. Aan 89 procent van de kaslocaties en 93 procent van het areaal uit de GO zijn één of meer elektriciteitsaansluitingen gekoppeld. Van de elektriciteitsaansluitingen getypeerd als glastuinbouw is 91 procent aan één of meer kaslocaties uit de GO gekoppeld. De meeste aansluitingen (67 procent) zijn gevonden via de meest zekere koppelmethoden: handmatig of adres i.c.m. naam. De representativiteit is geanalyseerd door te kijken naar koppelpercentages voor verschillende typen bedrijven (per hoofdgewas, met/zonder belichting, per grootteklasse, met/zonder WKK, per provincie). Vervolgens is er gekeken naar de nauwkeurigheid van en onzekerheid in de data op sectortotaalniveau. Voor de bruto elektriciteitsproductie uit aardgas wordt de onzekerheid geschat op 10 procent, voor de aanvoer op 5 procent, voor de aflevering inclusief zonnestroom 2 procent, voor het finaal elektriciteitsverbruik op 15 procent en voor het opgesteld WKK-vermogen op 3 procent. Als laatste is de plausibiliteit op totaalniveau nog geanalyseerd en vergeleken met onafhankelijke, door WSER gepubliceerde cijfers. Met de KEV wordt niet vergeleken, omdat de daar gepubliceerde cijfers van CBS afkomstig zijn. De verschillen tussen de uitkomsten van dit onderzoek en de eerder door WSER gepubliceerde cijfers vallen voor het merendeel binnen de geschatte onzekerheidsmarges. Alleen voor het WKK-vermogen geldt dit niet. Aansluitend is er gekeken naar de reproduceerbaarheid en beschikbaarheid van de methode en dataset.  Er is zoveel mogelijk geautomatiseerd waardoor de dataset relatief eenvoudig bijgewerkt kan worden voor nieuwe verslagjaren. CBS heeft ook gekeken naar de mogelijkheden om de te ontwikkelen dataset te delen met externe onderzoekers. Dit kan gefaciliteerd worden via de beveiligde Remote Access-omgeving van het CBS.

In dit onderzoek zijn belangrijke stappen gezet voor wat betreft het verbeteren van de informatievoorziening over de elektriciteitshuishouding in de glastuinbouw. Op enkele punten is nog verbetering gewenst. De eerste vervolgstappen zijn het uitbreiden van de dataset met gegevens over latere verslagjaren en het herhalen van de analyses door de gegevens van de netbeheerders en de GO ook voor deze jaren te vergelijken. Daarbij zal ook het aardgasverbruik, dat in een eerder onderzoek aan bod is gekomen, worden meegenomen. Daarmee kan de langjarige robuustheid van de huidige methode verder beoordeeld worden. Ook is de onzekerheid in de data naar verwachting lager voor recentere jaren, omdat er vanaf verslagjaar 2023 completere data over de bruto elektriciteitsproductie beschikbaar zijn. Dit zal naar verwachting leiden tot meer nauwkeurige cijfers over bruto productie en het daarvan afhangende finale verbruik van elektriciteit, wat belangrijk is voor de gebruikers. Daarnaast hebben gebruikers behoefte aan uitsplitsingen naar gewasgroep. Ook daar zal bij het vervolg naar gekeken worden.

Een belangrijk verbeterpunt voor de langere termijn is het verkrijgen en aan de dataset toevoegen van microdata over de hoeveelheid aardgas ingezet in WKK-installaties. Er is momenteel een wetswijziging in behandeling die het voor het CBS mogelijk maakt om in de toekomst deze gegevens op te vragen via energieleveranciers. Daarnaast is er behoefte aan gegevens over de aanvoer en aflevering van elektriciteit en het aardgasverbruik per gewas of per bedrijf binnen energieclusters en over warmteleveringen. Verder zou de ontwikkelde dataset relatief eenvoudig uitgebreid kunnen worden met gegevens over hernieuwbare elektriciteitsproductie. Tot slot zou de datakwaliteit van de GO voor wat betreft de WKK-vermogens nog verbeterd kunnen worden.

De glastuinbouwsector heeft de ambitie uitgesproken om in 2040 klimaatneutraal te zijn. Met die ambitie in gedachten heeft de sector afspraken gemaakt met de Rijksoverheid over tussentijdse CO₂-emissiedoelen en de maatregelen en inzet die nodig zijn om deze doelen te halen. De afspraken zijn vastgelegd in het Convenant Energietransitie Glastuinbouw 2022-2030. Dit convenant is de opvolger van de Meerjarenafspraak Energietransitie Glastuinbouw 2014-2020 en voorlopers daarvan en is de uitwerking van de glastuinbouwparagraaf uit het Klimaatakkoord. Om te bepalen of lopende en toekomstige beleidsmaatregelen toereikend zijn om de gestelde doelen te behalen zijn betrouwbare cijfers over de CO₂-emissie en de energiehuishouding van de glastuinbouwsector van groot belang.

Op dit moment worden er zowel in de Energiemonitor van de Nederlandse glastuinbouw van Wageningen Social & Economic Research (WSER) als in de Klimaat- en Energieverkenning (KEV) van het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) cijfers gepubliceerd over (onder andere) energie en emissies van de glastuinbouw. Deze cijfers verschillen van elkaar doordat er gebruikgemaakt wordt van verschillende onderliggende gegevens en rekenmethoden (zie tekstkader). De KEV maakt gebruik van CBS-cijfers die worden afgeleid uit gegevens van de netbeheerders (zie tekstkader), terwijl WSER gebruikmaakt van gegevens over arealen per gewas uit de Landbouwtelling (LBT) in combinatie met een eigen dataverzameling voor het bepalen van het energieverbruik per hectare per gewas.

Daarom is in 2021 in opdracht van het Ministerie van Landbouw, Visserij, Voedselzekerheid en Natuur (LVVN) een traject gestart met als doel om de verschillen tussen deze cijfers beter te begrijpen en zoveel mogelijk weg te nemen. De uiteindelijke inzet is om een nieuwe informatiebasis voor energieonderzoek voor de glastuinbouw te ontwikkelen en beschikbaar te stellen. Het is de bedoeling dat zowel PBL als WSER in de toekomst uit deze datavoorziening de gegevens kunnen afleiden die nodig zijn voor hun werkzaamheden, waaronder de KEV, de Energiemonitor en verbonden of afgeleid onderzoek ten dienste van o.a. de convenantpartners, hun programma’s – waaronder het programma "Kas als Energiebron" – en hun kennisvragen. De te ontwikkelen informatievoorziening dient robuust, compleet, representatief, reproduceerbaar en structureel beschikbaar te zijn. Het CBS vervult in dit traject een uitvoerende rol voor wat betreft het ontwikkelen van de nieuwe datavoorziening en ontvangt daarbij inhoudelijke feedback van de belangrijkste gebruikers van de beoogde dataset, PBL en WSER.

In een eerste deelproject (CBS, 2023) zijn meetgegevens over aardgasleveringen van de netbeheerders gekoppeld aan gegevens op het niveau van individuele vestigingen van glastuinbouwbedrijven uit de Gecombineerde Opgave (GO) van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO) en is de data- en koppelkwaliteit voor deze gegevens geanalyseerd. Daarnaast is de inschatting van het areaal glastuinbouw volgens de GO vergeleken informatie uit andere (geografische) bronnen. In het tweede deelproject, waarop dit rapport betrekking heeft, is gekeken naar gegevens over elektriciteitshuishouding van de glastuinbouw. Opnieuw is de koppeling gelegd met gegevens uit de GO en is de data- en koppelkwaliteit onderzocht. Daarbij is gebruikgemaakt van meetgegevens over de aanvoer (inkoop) en aflevering (verkoop) van elektriciteit via het openbaar net en meetgegevens en schattingen van de elektriciteitsproductie uit aardgas met behulp van warmtekrachtkoppeling (WKK)-installaties. Het koppelen van data op microniveau is wenselijk om verschillende uitsplitsingen te kunnen maken die nodig zijn voor de analyses in de Energiemonitor en de modelberekeningen voor de KEV. Analyse van data op microniveau helpt ook om de kwaliteit van de daaruit afgeleide totalen op macroniveau te beoordelen.

Dit rapport beschrijft de gebruikte databronnen en de koppelstrategie die ontwikkeld is om de eerder genoemde databronnen met elkaar te combineren (Hoofdstuk 2). Vervolgens wordt de kwaliteit en dekking van de gekoppelde dataset geanalyseerd (Hoofdstuk 3.1). Daarbij wordt ook beschreven welke factoren voor onzekerheid zorgen, wat daarvan de impact is (Hoofdstuk 3.2) en op welke manier de kwaliteit nog verbeterd zou kunnen worden (Hoofdstuk 4).

2.1 Data

Het doel van het project was om meetgegevens over elektriciteitsproductie, -aanvoer en -aflevering per aansluiting op het openbaar net te koppelen aan locaties van glastuinbouwbedrijven in de Gecombineerde Opgave (GO) van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO). Op die manier kan de elektriciteitshuishouding van de glastuinbouw onderzocht worden in relatie tot diverse kenmerken zoals geteelde gewassen, bedrijfsomvang of regio. Hieronder worden de databronnen nader beschreven. De wijze van koppelen wordt toegelicht in 2.2.1.

2.1.1 Gecombineerde Opgave

De GO is enquête die door RVO jaarlijks wordt uitgezet onder alle agrarische bedrijven met een totale standaardopbrengst van 3 000 euro of meer op jaarbasis. In GO worden gegevens voor verschillende doeleinden uitgevraagd, waaronder de landbouwtelling, het CO₂-sectorsysteem en diverse subsidieregelingen. Het formulier zoals ingevuld door de deelnemers is te vinden op de website van het CBS.

De algemene en teeltgerelateerde gegevens uit de GO die voor dit project het meest relevant zijn, zijn de volgende:

• Adres per vestigingslocatie van glastuinbouwbedrijven (kaslocatie)
• Arealen (m²) per gewas per kaslocatie (bij bollenbroei: kg of stuks)
• Totaal aantal m² belichte teelt van gewassen op bedrijfsniveau (dus niet per kaslocatie), met onderscheid tussen groenten en bloemkwekerijgewassen

Daarnaast is van alle aangeschreven bedrijven, inclusief non-respondenten, de bedrijfsnaam en het aanschrijfadres bekend.

In de GO worden ook energiegegevens uitgevraagd, waaronder:

• Elektrisch vermogen aardgasgestookte WKK-installaties per kaslocatie
• EAN-code aardgasaansluiting per kaslocatie (inclusief eigen energie-BV), uitgezonderd bedrijven die onder het Europese emissiehandelsysteem (ETS) vallen

Tuinders brengen soms hun energieactiviteiten (zoals de productie en verkoop van elektriciteit en warmte) onder in een aparte BV die bij de Kamer van Koophandel wordt ingeschreven als energiebedrijf. In de GO wordt gevraagd om ook EAN-codes die op naam van de (eigen) energie-BV staan op te geven. Ook het CBS kent deze aansluitingen toe aan de glastuinbouw. EAN-codes van elektriciteitsaansluitingen worden niet uitgevraagd in de GO, omdat daarvoor geen juridische basis is.

Voor dit onderzoek is gebruikgemaakt van gegevens uit de GO 2022. De GO 2022 heeft de teelt in 2022 en het energieverbruik in 2021 geïnventariseerd. De peildata zijn dus verschillend voor verschillende onderdelen van de uitvraag. Voor de arealen per gewas en gegevens over belichting is de peildatum 15 mei 2022. Indien de grond op 15 mei nog niet beteeld is, dient de eerstvolgende teelt die voor eind augustus wordt ingezet opgegeven te worden. Voor het WKK-vermogen is de peildatum 31 december 2021. De EAN-codes van de aardgasaansluitingen hebben ook betrekking op 2021.

In de GO 2022 zijn voor het eerst gegevens per kaslocatie (waaronder arealen per gewas, EAN-codes aardgas, vermogen aardgas-WKK) uitgevraagd die voorheen enkel op bedrijfsniveau aangeleverd werden. Dat geldt ook voor latere jaren en de verwachting is dat het ook de komende jaren zo zal zijn.

2.1.2 Netbeheerdersdata

Het CBS ontvangt van de netbeheerders meetdata per kalenderjaar over de aanvoer (levering) en aflevering (teruglevering) van elektriciteit en aardgas voor elke aansluiting op het openbaar net in Nederland. Aan iedere aansluiting is een unieke EAN-code toegekend. Bij bijna elke aansluiting is ook het adres en de naam van de gebruiker bekend. Voor alle terugleverende netaansluitingen (en vanaf april 2022 ook voor de niet-terugleverende aansluitingen) ontvangt het CBS ook gegevens op maandbasis over de levering en teruglevering, de pieklevering en piekteruglevering en de bruto productie van elektriciteit. In navolging van het eerdere project over aardgas (CBS, 2023) is ervoor gekozen om in eerste instantie gebruik te maken van de netbeheerdersdata over 2021, omdat de in de GO 2022 opgegeven EAN-codes voor aardgas betrekking hebben op 2021.

In tegenstelling tot gegevens over levering, teruglevering en piek(terug)levering, zijn de gegevens over bruto productie niet voor alle terugleverende aansluitingen en alle maanden bekend. Voor 2021 was de bruto productie in ongeveer 40 procent van de gevallen gevuld. Voor een klein deel (ongeveer 1 procent) was de bruto productie wel opgegeven, maar was de waarde hoger dan de teruglevering en dus niet plausibel. Die datapunten zijn verwijderd. De ontbrekende data over bruto productie worden door CBS bijgeschat, de methode daarvoor staat beschreven in 2.2.2 en de impact van de bijschatting wordt nader besproken in 3.2.2.

2.1.3 Energieclusters

Op enkele plekken in Nederland maken tuinders gebruik van private elektriciteitsnetten. In die gevallen is bij CBS enkel de aanvoer en aflevering op de hoofdaansluiting en de totale bruto productie bekend. Er is geen zicht op de uitwisseling van elektriciteit binnen het net. Er is één cluster bekend waar naast glastuinders ook andere bedrijven zoals datacenters op zijn aangesloten. Voor dit cluster heeft CBS naast de aanvoer en aflevering op de hoofdaansluiting en de bruto productie van elektriciteit per bron (WKK-installaties, zon, wind) ook gegevens over het totaal finaal elektriciteitsverbruik van de glastuinders in het cluster. Ook deze gegevens zijn echter alleen bekend op geaggregeerd niveau, en niet per individuele locatie. In 3.2.5 gaan we dieper in op welke impact clusters op de datakwaliteit hebben.

2.1.4 Populatieafbakening

Kaslocaties

De populatie van kaslocaties is gebaseerd op de opgave in de GO. De populatie bestaat uit alle kaslocaties die volgens de respons op de GO in 2022 in gebruik waren. Bedrijven die zijn aangeschreven voor de GO responderen niet altijd. Als er geen respons is, zijn er ook geen kaslocaties bekend. Deze bedrijven tellen dus niet mee in de populatie van kaslocaties. In de landbouwtelling wordt voor het areaal van non-respondenten een bijschatting gedaan op basis van opgaven van een of twee jaar eerder. In 2021 kwam die bijschatting uit op 250 ha, dat is 2,4 procent van het totaal areaal glastuinbouw. In dit rapport doen we geen bijschatting voor het areaal.

Elektriciteitsaansluitingen

In de brondata van de netbeheerders zit geen informatie over de (economische) activiteit die plaatsvindt achter de aansluiting. Om aan elke aansluiting een sector toe te kennen, maakt het CBS gebruik van een combinatie van bronnen. In deze standaard sectortypering wordt de landbouw als geheel als aparte sector onderscheiden, maar wordt vooralsnog geen onderscheid gemaakt worden tussen subsectoren binnen de landbouw. Omdat er enige onzekerheid zit in de sectortypering, hebben we ervoor gekozen om de input voor het koppelproces binnen dit project niet te beperken tot aansluitingen die getypeerd zijn als landbouw. We nemen alle aansluitingen mee, behalve die die zijn toegekend aan woningen of waarvan we weten dat ze aan een windmolen toebehoren.

Voor de terugleverende aansluitingen is ook een classificatie gemaakt naar de bron van de teruglevering: aardgas-WKK, zon, wind, bio-WKK. Daarvoor is gekeken of er op die aansluiting productie van (gecertificeerde) hernieuwbare elektriciteit bekend is in de registers van VertiCer. Soms kan er sprake zijn van een combinatie van verschillende bronnen van elektriciteitsproductie achter een aansluiting. Dat kan zorgen voor enige onzekerheid en komt nader aan bod in 3.2.

De uiteindelijk populatie van aansluitingen die worden toegewezen aan de glastuinbouw bestaat drie groepen: 1) aansluitingen die gekoppeld konden worden aan een kaslocatie uit de GO (zie 2.2.1), 2) terugleverende aansluitingen die eerder getypeerd zijn als glastuinbouw met aardgas-WKK, maar niet gekoppeld konden worden aan een kaslocatie uit de GO en 3) aansluitingen die gekoppeld zijn aan de naam en het GO-aanschrijfadres van non-respondenten in de glastuinbouw (zie 2.2.1). In 3.1 gaan we dieper in op het onderscheid tussen gekoppelde en ongekoppelde aansluitingen.

2.2 Methode

2.2.1 Koppelstrategie

Bij het identificeren van elektriciteitsaansluitingen die toebehoren aan glastuinders en het koppelen van deze aansluitingen op vestigingsniveau zijn verschillende koppelstappen doorlopen. Tabel 2.1 geeft een overzicht van de koppelstappen en de onderlinge hiërarchie, te beginnen met de meest betrouwbare koppelmethode. Elke elektriciteitsaansluiting wordt bij voorkeur via de meest betrouwbare koppelmethode gekoppeld aan een kaslocatie. Daarom worden reeds gekoppelde aansluitingen bij volgende koppelstappen niet meer meegenomen.

Handmatig koppelen staat bovenaan in de hiërarchie, hoewel het uitgangspunt is om het aantal handmatige koppelingen zoveel mogelijk te beperken, omdat handmatig koppelen een arbeidsintensief proces is. Als blijkt dat een bepaalde (grote) aansluiting niet of niet goed gekoppeld wordt volgens het geautomatiseerde proces dan wordt er een handmatige correctie uitgevoerd die de geautomatiseerde koppeling overschrijft. In die zin staat handmatig koppelen dus bovenaan in de hiërarchie, ondanks dat het niet de voorkeursmethode is.

Hieronder volgt als eerste een toelichting van punten die voor meerdere koppelstappen van toepassing zijn. Daarna wordt elke koppelstap individueel toegelicht.

Koppelen op adres

Adressen met toevoegingen kennen verschillende schrijfwijzen. Om te kunnen koppelen op adres, worden de adressen daarom ten eerste gestandaardiseerd. Dat wil zeggen dat veelvoorkomende toevoegingen zoveel mogelijk uniform gemaakt worden. Bijvoorbeeld: “-II” wordt “-2”; “-a”, “a” en “-A” worden “A” etc.

Bij het koppelen op adres (in stappen 2, 4, 5 en 6) worden verschillende substappen doorlopen. Als eerste kijken we naar het volledige adres, dat wil zeggen: postcode, huisnummer, huisletter en eventuele toevoegingen. Vervolgens wordt de toevoeging weggelaten en als laatste wordt ook de huisletter weggelaten. Zo kunnen ook koppelingen tot stand komen als de adressen niet exact overeenkomen, bijvoorbeeld als een kas geregistreerd is op huisnummer 4-A en de bijbehorende elektriciteitsaansluiting op huisnummer 4.

Koppelen op naam

Bij elke elektriciteitsaansluiting staat in de netbeheerdersdata de naam van de gebruiker van die aansluiting. Om de koppelkwaliteit te verhogen, wordt bij het koppelen op naam (in stappen 2, 3 en 6) die naam vergeleken met 1) de in de GO bekende bedrijfsnaam en 2) de naam die volgens de netbeheerdersdata hoort bij de in het eerdere project (CBS, 2023) aan de kaslocatie gekoppelde aardgasaansluiting. Voorwaarde bij 2) is dat de aardgaskoppeling is gelegd op basis van de meest betrouwbare koppelmethoden (EAN-code opgegeven in GO of handmatig gekoppeld). Als de koppeling tussen kaslocatie en aardgasaansluiting op minder zekere gronden tot stand gekomen is, wordt de koppeling voor dit doeleinde niet overgenomen. De reden om de naam van de aardgasaansluiting mee te nemen bij het koppelen van elektriciteitsaansluitingen is dat glastuinbouwbedrijven hun energieactiviteiten soms onderbrengen in een energie-BV met een andere naam dan de landbouw-BV. Ook om andere redenen kan de naam bij de elektriciteitsaansluiting enigszins afwijken van de in de GO bekende bedrijfsnaam.

Om te bepalen of de naam van de elektriciteitsaansluiting voldoende vergelijkbaar is met 1) of 2) wordt een score berekend. Als deze score boven de grenswaarde uitkomt, komt de koppeling tot stand. De namen hoeven dus niet volledig identiek te zijn. Hiervoor maken we gebruik van het python package fuzzywuzzy, waarbij gekozen is voor de maat ‘token set ratio’ en een grenswaarde van 65. Deze grens is bepaald door voor een steekproef van potentiële koppelingen de scores te berekenen en handmatig de optimale grenswaarde te bepalen.

Stap 1: handmatige koppelingen

Bovenaan in de hiërarchie staan handmatige koppelingen. Handmatige koppelingen worden bijvoorbeeld toegepast bij clusters waarbij er meerdere bedrijven achter een aansluiting zitten, maar kunnen ook gebruikt worden om geautomatiseerde koppelingen te corrigeren.

Stap 2: koppelen op adres in combinatie met naam

De eerste geautomatiseerde koppelstap bestaat uit het koppelen op adres in combinatie met naam. Per kaslocatie wordt gekeken of er op het adres van de kas een elektriciteitsaansluiting geregistreerd staat, waarbij ook de naam overeen moet komen. Bij het koppelen op adres worden de bovengenoemde stappen doorlopen. Na het koppelen op kasadres wordt er ook nog gekoppeld op basis van het adres van de bijbehorende aardgasaansluiting. Ook hier wordt weer gekeken naar de naam.

Binnen deze koppelstap zijn dus in totaal zes substappen te onderscheiden:

a. Adres kas:
i. Postcode + huisnummer + huisletter + toevoeging
ii. Postcode + huisnummer + huisletter
iii. Postcode + huisnummer
b. Adres gasaansluiting:
i. Postcode + huisnummer + huisletter + toevoeging
ii. Postcode + huisnummer + huisletter
iii. Postcode + huisnummer

Bij elke volgende stap worden enkel de elektriciteitsaansluitingen meegenomen die nog niet eerder gekoppeld zijn aan een kaslocatie. Het uitgangspunt is dat, afgezien van de bekende clusters, er nooit meerdere vestigingslocaties of bedrijven achter een aansluiting zitten. Andersom kan een vestiging wel over meerdere elektriciteitsaansluitingen beschikken.

Stap 3: ruimtelijk koppelen

Het kan voorkomen dat de elektriciteitsaansluiting van een kas zich op een ander huisnummer of zelfs in een andere straat bevindt dan het opgegeven kasadres, bijvoorbeeld als de aansluiting zich aan de ‘achterzijde’ van het perceel bevindt. Daarom wordt er in stap 3 ruimtelijk gekoppeld. De kasadressen uit de GO worden vertaald naar x/y-coördinaten. Vervolgens wordt er binnen een straal van 500 meter gezocht naar elektriciteitsaansluitingen waarvoor er een naammatch is zoals hierboven beschreven. Indien er meerdere koppelingen hebben plaatsgevonden met dezelfde elektriciteitsaansluiting nemen we alleen de koppeling mee met de kortste afstand tussen kas en aansluiting.

Stap 4: WKK-aansluitingen koppelen op adres, zonder naammatch

De (terugleverende) aansluitingen die eerder geclassificeerd zijn als ‘WKK-glastuinbouw’, maar nog niet in een van de voorgaande stappen aan een kaslocatie uit de GO gekoppeld zijn, worden in stap 4 op basis van adres gekoppeld. In tegenstelling tot de voorgaande stappen hoeft de naam niet overeen te komen. Wel moeten minimaal de postcode en het huisnummer overeen komen.

Stap 5: koppelen op adres, zonder naammatch

Stap 5 is uitsluitend van toepassing op kaslocaties uit de GO waaraan in de voorgaande stappen nog geen enkele elektriciteitsaansluiting gekoppeld is. In deze gevallen wordt er op adres gekoppeld zonder dat er naar de naam gekeken wordt.

Stap 6: non-respondenten koppelen op aanschrijfadres

Als laatste stap wordt voor bedrijven die de GO niet hebben ingevuld gekeken of er zich op het aanschrijfadres een elektriciteitsaansluiting bevindt die qua naam overeenkomt met de bedrijfsnaam van de non-respondent. Als dat zo is, wordt deze aansluiting geïdentificeerd als glastuinbouw. Omdat van non-respondenten geen kasgegevens bekend zijn in de GO, kan de aansluiting niet aan een kaslocatie gekoppeld worden. Er is hier dus geen sprake van koppeling op kasniveau.

2.2.2 Energiestromen en vermogens

De netbeheerdersdata bevatten meetgegevens over de (piek)levering , (piek)teruglevering en bruto productie van elektriciteit per netaansluiting. De (piek)levering en (piek)teruglevering (indien van toepassing) zijn altijd gevuld, de bruto productie in ongeveer 40 procent van de gevallen. Hieronder wordt beschreven hoe de energiestromen en het opgesteld WKK-vermogen afgeleid en geschat worden.

WKK-vermogen

Het WKK-vermogen wordt door de netbeheerders niet direct waargenomen. Wel is op maandbasis de piekteruglevering per aansluiting bekend. Deze blijkt voor de meeste aansluitingen behoorlijk constant te zijn van maand tot maand. Het CBS gebruikt de piekteruglevering om een inschatting te maken van het opgesteld elektrisch vermogen van de WKK-installaties. Tot op heden werd hierbij aangenomen dat het vermogen 105 procent van de piekteruglevering bedraagt. Daarbij gaan we uit van de maximale piekteruglevering over een jaar. In de GO geven de tuinders zelf ook het elektrisch vermogen van WKK-installaties per kaslocatie op. Omdat we in dit onderzoek de koppeling hebben gelegd tussen netbeheerdersdata en de GO, konden we de aanname dat het vermogen 105 procent van de piekteruglevering bedraagt toetsen. Uit een vergelijking tussen het opgegeven vermogen en de piekteruglevering (zie 3.1.3 voor details) hebben we geconcludeerd dat 102 procent een betere aanname zou zijn. Daarom berekenen we in dit onderzoek het opgesteld elektrisch vermogen van WKK-installaties als 102 procent van de maximale piekteruglevering.

Uit analyse is gebleken dat in de GO enkele extreme uitbijters voorkomen voor wat betreft het opgegeven WKK-vermogen. Deze uitbijters vertekenen het totaalbeeld. Bovendien lijkt het te gaan om foutieve opgaven. Daarom is ervoor gekozen om opgaven van 20 MW_e of meer op één kaslocatie buiten beschouwing te laten. Zowel in absolute zin als in termen van W/m² zijn deze opgaven niet plausibel. In totaal gaat het om 17 kaslocaties die gezamenlijk een vermogen van 860 MW_e hebben opgegeven. Extreem lage WKK-vermogens in de GO zijn niet verwijderd, hoewel ook die niet plausibel zijn.

Bruto elektriciteitsproductie

Zoals eerder benoemd is voor 2021 de bruto productie in ongeveer 40 procent van de gevallen bekend. Als de bruto elektriciteitsproductie ontbreekt of niet plausibel is, wordt er een schatting gedaan met behulp van de piekteruglevering. De relatie tussen piekteruglevering en bruto productie wordt gemodelleerd als een lineaire functie, waarvan de parameters bepaald worden op basis van de gegevens die wel zijn waargenomen. Op basis van de gemodelleerde relatie wordt vervolgens de bruto productie geschat die hoort bij de gemeten piekteruglevering. De parameters worden op maandbasis en per vermogensklasse (0-2 MW, 2-5 MW en > 5 MW) geschat, zodat de dynamiek van het WKK-gebruik (denk aan weerseffecten of schommelingen in energieprijzen) meegenomen wordt in de schatting. De methode van schatten is ontwikkeld in samenspraak met de afdeling methodologie van het CBS en staat bekend als de ratioschatter. In 3.2.2 gaan we dieper in op de effecten van deze schattingsmethode.

Schatting verbruik en elektriciteitsbalans

Het finaal elektriciteitsverbruik wordt berekend als:

finaal verbruik = bruto productie WKK - eigen verbruik WKK + aanvoer - aflevering

De aanvoer en aflevering zijn gemeten, de bruto productie is deels gemeten en deels bijgeschat en het eigen verbruik van de (aardgas-)WKK wordt geschat op 2 procent van de bruto elektriciteitsproductie.

De productie van hernieuwbare elektriciteit wordt in deze berekening nog niet meegenomen, hoewel dit wel meeloopt in de gemeten aflevering. Op totaalniveau is de impact hiervan waarschijnlijk nog relatief beperkt, maar bij uitsplitsingen kan het effect groter zijn (zie ook 3.2). De productie van hernieuwbare elektriciteit kan wel in kaart gebracht worden op microniveau, door koppeling met aanvullende bronnen zoals registerdata van VertiCer (gecertificeerde hernieuwbare elektriciteit). Dat valt echter buiten de scope van het huidige onderzoek.

2.2.3 Bepaling hoofdgewas per kaslocatie

Om inzicht te krijgen in de kwaliteit van koppeling uitgesplitst naar gewassen is per kaslocatie het hoofdgewas bepaald. We onderscheiden 27 verschillende gewassen, zie Bijlage 1. De omvang van de teelt per kaslocatie wordt in de GO opgegeven in m², behalve bij bollenbroei, waar de hoeveelheden worden opgegeven in aantallen of kg.

Voor gewassen die in m² worden opgegeven geldt dat als één gewas meer dan 60 procent van het areaal beslaat, dat gewas benoemd wordt tot hoofdgewas voor de kaslocatie. Als er geen gewas boven de 60 procent uitkomt, kijken we ook naar de hoofdcategorie van de gewassen (groenten, fruit, boomkwekerij, bloemkwekerij). Als de gewassen allemaal tot dezelfde hoofdcategorie behoren, classificeren we de kaslocatie als ‘gemengd hoofdcategorie’ (bijvoorbeeld ‘gemengd groenten’). Als alle gewassen onder de 60 procent zitten en niet tot dezelfde hoofdcategorie behoren dan wordt de kaslocatie geclassificeerd als ‘niet ingedeeld’.

Bij bollenbroei worden in de GO de hoeveelheden opgegeven in aantallen of kg en niet in m². Als op een locatie alleen bollenbroei plaatsvindt wordt de kas ingedeeld in de categorie ‘bollenbroei’. Als er ook arealen in m² zijn opgegeven, kan er geen hoofdgewas bepaald worden volgens deze methode, omdat de eenheden (m² en kg of aantallen) niet onderling vergelijkbaar zijn. Dit komt in de praktijk weinig voor.

Aan 121 kaslocaties kon geen hoofdgewas worden toegekend. Dit zijn 2,7 procent van het totaal aantal kassen. 59 van die 121 kassen zijn niet ingedeeld omdat ze op een kaslocatie zowel bollen als andere gewassen telen waardoor er geen hoofdgewas bepaald kon worden. De andere kassen zijn niet ingedeeld, omdat er meerdere gewassen van verschillende hoofdcategorieën geteeld worden, waarbij geen van de gewassen meer dan 60 procent beslaat.

In een aantal van de analyses in dit rapport wordt het gekoppelde areaal met het ongekoppelde areaal vergeleken, waarbij het areaal wordt uitgedrukt in m² of ha. In die analyses tellen kassen van bollenbroeiers niet mee, omdat die niet in m² (kunnen) worden uitgedrukt. In totaal gaat het om 8,5 procent van het totaal aantal kaslocaties, maar in areaal is dat vermoedelijk veel minder, omdat de bollenbroei in relatief kleine kassen plaats vindt.

3.1 Analyses koppelingen

In dit hoofdstuk analyseren we de dekking van de koppelingen. We geven een overzicht van het aantal gekoppelde en ongekoppelde kassen en areaal op totaalniveau en uitgesplitst naar koppelmethode, regio en bedrijfskenmerken.

3.1.1 Totaalbeeld koppelingen

Tabel 3.1 geeft een totaaloverzicht van de gekoppelde en ongekoppelde kaslocaties en elektriciteitsaansluitingen. Aan 89 procent van de kaslocaties en 93 procent van het areaal  uit de GO zijn één of meer elektriciteitsaansluitingen gekoppeld. Van de elektriciteitsaansluitingen getypeerd als glastuinbouw is 91 procent aan één of meer kaslocaties uit de GO gekoppeld. De categorie ongekoppelde elektriciteitsaansluitingen bestaat uit aansluitingen die eerder door CBS als ‘glastuinbouw met WKK’ getypeerd zijn maar niet aan een kaslocatie uit de GO gekoppeld konden worden, en aansluitingen die gekoppeld zijn aan een non-respondent en waarvoor dus geen kaslocaties bekend zijn. Het totaal aantal elektriciteitsaansluitingen is hoger dan het aantal kaslocaties, omdat een kaslocatie meer dan een elektriciteitsaansluiting kan hebben.

Omdat naar verwachting niet alle koppelmethoden even betrouwbaar zijn, is het relevant om te weten via welke methode de elektriciteitsaansluitingen gevonden zijn. Tabel 3.2 geeft een overzicht van het aantal gevonden aansluitingen per koppelmethode.

Verreweg de meeste aansluitingen (67 procent) zijn via de meest zekere koppelmethoden gevonden, dat wil zeggen handmatige koppeling of koppeling op adres in combinatie met naam (zie Tabel 3.2). Daarnaast werd een groot aantal aansluitingen (18 procent van het totaal) gevonden via ruimtelijk koppelen in combinatie met naam. Dit betreft kassen en aansluitingen die net een ander adres hebben waardoor exacte koppeling niet werkt, maar waarbij de afstand dermate klein is en de naam voldoende overeenkomt om met redelijke zekerheid te kunnen zeggen dat de aansluiting bij de kas hoort. 6 procent van de aansluitingen is op adres gekoppeld waarbij de naam niet overeenkwam met de bedrijfsnaam uit de GO of de naam bij de in de GO opgegeven gasaansluiting. Dat betekent niet dat de koppeling foutief is, maar de betrouwbaarheid is wel lager. De resterende 8 procent is niet op kasniveau gekoppeld.

Uitgedrukt in de hoeveelheid elektriciteit is de bijdrage van de meer zekere koppelmethoden relatief nog groter. 86 procent van de aanvoer en 82 procent van de aflevering is handmatig of via adres in combinatie met naam gekoppeld. Voor 8 procent van de aanvoer en aflevering kwam de koppeling tot stand via ruimtelijk koppelen. 6 procent van de aanvoer en 10 procent van de aflevering kon minder betrouwbaar of niet op kasniveau gekoppeld worden.

3.1.2 Verdeling van koppelingen naar bedrijfskenmerken

Het is ook relevant om te weten hoe de dekking qua koppelingen is voor verschillende regio’s en typen bedrijven. Als bepaalde typen bedrijven (veel) vaker ongekoppeld zijn dan andere, dan betekent dat dat de uitkomsten voor die categorie bedrijven meer onzeker zijn.

Als eerste hebben we gekeken naar het aantal gekoppelde en ongekoppelde kassen op provincieniveau (Figuren 3.3 en 3.4). Om te kunnen vergelijken is enkel gekeken naar de kassen waarvoor alleen gewassen in vierkante meters opgegeven zijn. In de provincies Flevoland, Utrecht en Zeeland is het percentage gekoppeld areaal het laagste, maar in deze provincies vindt ook relatief weinig glastuinbouw plaats. Provincie Zuid-Holland heeft het grootste areaal glastuinbouw en een koppelpercentage van 93 procent.

Als tweede is er van alle gekoppelde en ongekoppelde kaslocaties een uitsplitsing gemaakt in drie grootteklassen (klein: 0 – 5000 m², N = 988; middel: 5 000 – 20 000 m², N = 1 646; groot: > 20 000 m², N = 1 520). Van de drie categorieën zijn de kleinere kassen het minst gekoppeld en de grootste kassen het meeste. (Figuur 3.5). 

Vervolgens is er ook gekeken naar het onderscheid tussen bedrijven met en zonder belichting. De aanwezigheid van belichting is alleen op bedrijfsniveau bekend, niet per kas. Als op bedrijfsniveau belichting is opgegeven, zijn alle kassen van het bedrijf in de categorie ‘met belichting’ ingedeeld. Van de bedrijven met belichting is 93,3 procent van het areaal gekoppeld. Van de bedrijven zonder belichting is 92,5 procent het areaal gekoppeld.

Tot slot hebben we kaslocaties ingedeeld naar hoofdgewas. De hoofdgewassen zijn bepaald per kaslocatie zoals beschrevenen in 2.2.3. Vervolgens zijn deze gewassen weer onderverdeeld in een hoofdcategorie: groenten, fruit, bloemkwekerij of boomkwekerij. Er is gekeken naar de gekoppelde en ongekoppelde arealen, zowel in procenten van het areaal (Figuur 3.6) als in absolute zin (Figuur 3.7).

De gewassen met de grootste arealen zijn tomaten, paprika’s en potplanten voor bloei. Deze drie gewassen bevatten ook de meeste ongekoppelde kassen in absolute getallen. Ze wijken echter niet sterk af van het gemiddelde koppelpercentage (93 procent). De gewassen die wel meer afwijken van het gemiddelde zijn Eustoma Russellianum, perkplanten en overige snijbloemen. Echter zijn deze relatief minder groot in absolute arealen vergeleken met de andere gewassen.

3.1.3 Aansluitingen met WKK-installatie

In de elektriciteitshuishouding van de glastuinbouw spelen WKK-installaties een grote rol. Hiermee produceren tuinders warmte en elektriciteit uit aardgas en vaak ook CO₂ voor bemesting. In deze paragraaf gaan we specifiek in op de koppelkwaliteit van kaslocaties en elektriciteitsaansluitingen met een WKK-installatie.

Zoals beschreven in 2.1.4 onderhoudt CBS een populatiebestand van aansluitingen van glastuinbouwbedrijven met een WKK-installatie. Bij het invullen van de GO wordt tuinders ook gevraagd naar het opgesteld elektrisch vermogen aan (aardgas-)WKK-installaties per kaslocatie.

Van de 1 118 aansluitingen met WKK zijn er 969 (87 procent) gekoppeld aan een kaslocatie met WKK volgens de GO. Van de 149 ongekoppelde aansluitingen zijn er 88 helemaal niet gekoppeld aan een kaslocatie en 61 zijn gekoppeld aan een kaslocatie waarvoor in de GO geen WKK is opgegeven, zie ook Tabel 3.8. Van de 1 125 kaslocaties waarvoor in de GO een WKK-vermogen is opgegeven, zijn er 902 (80 procent) gekoppeld aan een elektriciteitsaansluiting met WKK. Voor de overige 20 procent geldt dat er ofwel helemaal geen elektriciteitsaansluiting aan gekoppeld is, ofwel er is wel een aansluiting gekoppeld, maar op die aansluiting is geen WKK aangesloten. Er kunnen ook fouten in de GO of in de classificatie van WKK-aansluitingen door CBS voorkomen, waardoor een kaslocatie of elektriciteitsaansluiting ten onrechte wordt aangemerkt als ‘met WKK’ of juist ‘zonder WKK’.

De netbeheerdersdata bevatten geen directe informatie over het elektrisch vermogen van WKK-installaties. Wel is de piekteruglevering, dat wil zeggen de maximale teruglevering in kW per aansluiting per maand bekend. CBS leidt het vermogen af uit de piekteruglevering. Voorheen werd de aanname gedaan dat het vermogen 105 procent van de piekteruglevering bedraagt. Door koppeling op microniveau konden we in dit onderzoek het vermogen volgens de GO vergelijken met de piekteruglevering om deze aanname te toetsen. Op microniveau hebben we de verhouding tussen piekteruglevering en vermogen berekend door de maximale piekteruglevering in een jaar te delen door het opgegeven vermogen per kaslocatie. Figuur 3.9 toont de verdeling van deze verhouding in procenten, waarbij verhoudingen kleiner dan 90 procent of groter dan 110 procent buiten beschouwing gelaten zijn, omdat zulke verhoudingen duiden op mogelijk onjuiste koppelingen of fouten in de data. Op basis van deze verdeling is de factor voor de berekening van vermogen uit piekteruglevering bijgesteld naar 102 procent.

Om de koppelkwaliteit voor de kaslocaties en aansluitingen met WKK nader te beoordelen hebben we gekeken in hoeverre het in de GO opgegeven vermogen voor een kaslocatie en het uit de piekteruglevering geschatte vermogen van de gekoppelde aansluiting met elkaar overeenkomen op microniveau. Energieclusters zijn buiten beschouwing gelaten omdat daar geen koppeling op microniveau mogelijk was.

In driekwart van de gevallen is de absolute afwijking tussen het opgegeven en het geschat vermogen minder dan 10 procent. In Figuur 3.10 zijn de opgegeven en geschatte vermogens per kaslocatie tegen elkaar uitgezet, uitgedrukt in W/m² voor het opgegeven areaal. Als de koppelingen juist zijn, de vermogens correct zijn opgegeven en ook de gemeten piekteruglevering en de schattingsmethode voor het vermogen kloppen, liggen de datapunten op de diagonaal. Dit blijkt over het algemeen zo te zijn, hoewel er ook wat spreiding te zien is.

3.1.4 Niet-unieke koppelingen

Hoewel de aanname is dat bij elke elektriciteitsaansluiting maximaal één kaslocatie uit de GO hoort, kan het toch voorkomen dat een aansluiting aan meerdere kaslocaties gekoppeld wordt (N.B. het gaat hier niet om zogenaamde energieclusters, deze komen aan bod in 3.2.5). Tussen de koppelstappen is een hiërarchie aangebracht, zodat de meest betrouwbare koppelmethode prioriteit krijgt. Maar als een aansluiting binnen één koppelstap met meerdere kaslocaties koppelt, is niet te vast te stellen welke koppeling het meest plausibel is. In die gevallen ontstaan er ‘niet-unieke’ koppelingen, dat wil zeggen een koppeling tussen één aansluiting en meerdere kaslocaties uit de GO.

Het zou kunnen dat er inderdaad meerdere kaslocaties achter de aansluiting zitten, maar het kan ook dat (een deel van) de kaslocaties onterecht aan de aansluiting gekoppeld zijn. In sommige gevallen wordt door verschillende bedrijven in de GO op hetzelfde adres een kas opgegeven. Het is dan niet duidelijk hoe de fysieke situatie eruit ziet: gaat het echt om meerdere kassen op één adres, of hebben verschillende relaties dezelfde kas opgegeven en is er sprake van een dubbeltelling.

Niet-unieke koppelingen doen zich voor bij minder dan 2 procent van de gekoppelde aansluitingen en ongeveer 4 procent van het gekoppelde areaal. Voor aanvoer, aflevering, productie en verbruik van elektriciteit en het opgesteld WKK-vermogen gaat het om ongeveer 3 procent van het totaal. Op totaalniveau is de impact waarschijnlijk beperkt omdat elke aansluiting slechts één keer meegeteld wordt, ook als deze aan meerdere kaslocaties gekoppeld is. Op microniveau kan het wel tot onzekerheid leiden.

3.2 Datakwaliteit en onzekerheidsmarges per energiestroom

In dit hoofdstuk analyseren we de datakwaliteit, uitkomsten en onzekerheidsmarge per energiestroom en voor het vermogen. Een van de plausibiliteitscontroles is het vergelijken van uitkomsten op sectorniveau met cijfers die eerder, op grond van andere bronnen, door WSER zijn gepubliceerd in de Energiemonitor van de Nederlandse glastuinbouw (Smit & van der Meer, 2022). Als uitkomsten op basis van verschillende bronnen en methoden met elkaar overeenkomen, is dat een aanwijzing dat de cijfers plausibel zijn. Met de KEV wordt niet vergeleken omdat de daar gepubliceerde cijfers op CBS-statistieken gebaseerd zijn en voor elektriciteit geen onderscheid maken tussen glastuinbouw en overige landbouw. 

3.2.1 Elektrisch vermogen WKK-installaties

Er bestaat geen register van elektriciteitsaansluitingen met een WKK-installatie. CBS houdt een eigen classificatie van terugleverende aansluitingen bij. Door confrontatie met registerdata over hernieuwbare elektriciteit (o.a. VertiCer, Ceres) wordt gekeken of er sprake is van hernieuwbare elektriciteitsproductie. Aansluitingen met WKK worden ook ingedeeld naar sector, hiervoor wordt onder andere gekeken naar de afstand tot kassen. In enkele gevallen is gebleken dat aansluitingen onjuist geclassificeerd waren. Ook kan het voorkomen dat zich achter een aansluiting verschillende typen installaties bevinden, bijvoorbeeld een WKK en zonnepanelen, wat de classificatie bemoeilijkt. Bovendien kunnen erin de loop van de tijd veranderingen plaatsvinden doordat installaties toegevoegd worden. De onzekerheid als gevolg van foutieve classificaties wordt geschat op ongeveer 1 procent.

Het vermogen van WKK-installaties wordt door de netbeheerders niet direct waargenomen en wordt door CBS geschat op basis van de maximale piekteruglevering. Hoewel de piekteruglevering in de meeste gevallen behoorlijk constant is over de maanden zou de aanwezigheid van zonnepanelen of andere installaties in individuele gevallen voor ruis kunnen zorgen. Als zich achter een aansluiting zowel een WKK-installatie als zonnepanelen bevinden, zou het in theorie kunnen gebeuren dat op enig moment beide op vol vermogen draaien en terugleveren aan het net. De piekteruglevering zou dan ongeveer gelijk zijn aan het vermogen van de zonnepanelen dat van de WKK-installatie bij elkaar opgeteld. In de praktijk is het de vraag hoe vaak dat voorkomt, omdat het economisch gezien vooral gunstig is om met een WKK elektriciteit op te wekken en aan het net te leveren op momenten dat er weinig aanbod van zonnestroom is. Bovendien is verhoudingsgewijs het vermogen van zonnepanelen in de glastuinbouw aanzienlijk kleiner dan het WKK-vermogen, zoals hieronder uitgelegd.

Het (piek)vermogen van zonnepanelen wordt door de netbeheerders geregistreerd en het CBS heeft toegang tot deze gegevens. Het totaal opgesteld vermogen aan zonnepanelen bij glastuinbouwbedrijven in 2021 wordt door het CBS op grond van deze registerdata geschat op 144 MW, waarvan 44 MW gekoppeld is aan aansluitingen waar ook een WKK-installatie op is aangesloten. Ter vergelijking, het geschat WKK-vermogen bedraagt 2 755 MW. Naar schatting zorgt de aanwezigheid van zonnepanelen in de glastuinbouw voor een onzekerheid van maximaal 1,5 procent op het totaal WKK-vermogen. Deze onzekerheid komt bovenop de eerder genoemde 1 procent als gevolg van foutieve classificaties. Op microniveau of bij uitsplitsingen kan de impact groter zijn.

Om de piekteruglevering te vertalen naar een vermogen moet een aanname gedaan worden voor de gemiddelde verhouding tussen piekteruglevering en vermogen. Deze aanname hebben we in dit onderzoek getoetst door confrontatie met data uit de GO en naar aanleiding daarvan bijgesteld. Daarom is de onzekerheid als gevolg van deze aanname op totaalniveau naar verwachting zeer klein. De meting van de piekteruglevering zelf kent ook een onzekerheid. De vergelijking met de data van de GO geeft aan dat het grootste deel van de data goed overeenkomt. Bij grote verschillen tussen GO en de piekteruglevering leert nadere analyse dat in de meeste gevallen vermoedelijk de GO niet klopt of de koppeling tussen kaslocatie en aansluiting foutief is. De plausibiliteit van de piekteruglevering is ook beoordeeld door op individueel niveau naar tijdreeksen op maandbasis te kijken en door de verhouding tussen piekteruglevering en teruglevering te bekijken. Dat levert doorgaan geen indicaties op dat er iets niet klopt. Voor een mogelijk vervolgonderzoek zou het zinvol zijn om als plausibiliteitscheck een systematische vergelijking te maken tussen piekteruglevering of geschat vermogen en kasoppervlak, mogelijk per gewasgroep.

Het totaal opgesteld WKK-vermogen bij glastuinders in 2021 wordt door het CBS geschat op 2 755 MW met een geschatte onzekerheid van maximaal 3 procent. De schatting voor het WKK-vermogen inclusief bandbreedte komt daarmee op 2 672 – 2 838 MW. WSER schat het vermogen van de WKK-installaties op 2 500 – 2 650 MW voor 2021 (Smit & van der Meer, 2022). Mogelijk is er dus sprake van een lichte overschatting van het WKK-vermogen.

3.2.2 Bruto elektriciteitsproductie uit aardgas (WKK)

De netbeheerdersdata bevatten gegevens over de totale bruto elektriciteitsproductie per aansluiting. Voor 2021 zijn deze gegevens voor ongeveer 40 procent ingevuld. De rest van de datapunten worden bijgeschat zoals beschreven in 2.2.2. Voor de bijschatting is gebruik gemaakt van de ratioschatter en met behulp van steekproeftheorie kan de toevallige steekproeffout berekend worden. Die komt uit op ongeveer 5 procent.

Naast de toevallige steekproeffout kan er ook sprake zijn van een bias als bedrijven waarvoor de bruto productie wel bekend is niet representatief zijn voor bedrijven waarvoor deze niet bekend is. De onzekerheid door deze bias is lastig te bepalen zonder extra informatie. Voor verslagjaar 2023 is van meer aansluitingen (ongeveer 75 procent) de bruto productie bekend en gaat de toevallige steekproeffout naar 2 à 3 procent. Om de mogelijke bias te onderzoeken is van alle aansluitingen waarvoor deze niet bekend was in 2021 de bruto productie weggehaald en zijn de uitkomsten vergeleken voor 2023. Het blijkt dat er 5 procent verschil zit tussen deze twee uitkomsten voor heel Nederland voor 2023. De nieuwste cijfers komen wat lager uit. De bias lijkt in ieder geval in 2023 dus niet voor een veel grotere fout te zorgen dan de toevallige fout.

Ook kan er sprake zijn van een meetfout. In 2021 werd 2 tot 3 procent van de waarnemingen als onbetrouwbaar beschouwd, omdat de bruto productie kleiner was dan de teruglevering. CBS heeft op dit moment geen data om de onzekerheid door meetfouten verder te kwantificeren.

De aanwezigheid van zonnepanelen is een beperkte factor van onzekerheid. Op dit moment wordt de bruto productie nog niet gecorrigeerd voor de productie van zonnestroom. Dat leidt tot een overschatting van de bruto elektriciteitsproductie uit aardgas van ongeveer 0,3 procent, afgeleid op basis van de 44 MW zonnestroom vermogen bij aansluitingen met een aardgas-WKK (zie 3.2.1).

Voor 2021 schatten we de totale bruto elektriciteitsproductie uit aardgas op 11,2 TWh en de onzekerheidsmarge op maximaal 10 procent. De schatting van de onzekerheidsmarge is gebaseerd op de toevallige steekproeffout van ongeveer 5 procent, een mogelijke bias van maximaal 5 procent en lastiger te bepalen extra marge voor de meetfout in de bruto productie. Voor 2022 en 2023 zal deze lager zijn, omdat er meer data beschikbaar zijn. De bandbreedte voor de elektriciteitsproductie uit aardgas is 10,1 – 12,3 TWh. WSER kwam uit op 10,5 TWh (Smit & van der Meer, 2022). Dat ligt binnen de bandbreedte van de schatting van het CBS.

Het door CBS geschatte aantal equivalente vollasturen (11,18 TWh/2 755 MW) is aan 4 058 uur. Dat ligt dicht in de buurt van de 3 950 – 4 050 uur waar WSER op uitkomt (Smit & van der Meer, 2022).

3.2.3 Aanvoer en aflevering van elektriciteit

De aanvoer en aflevering van elektriciteit betreft grotendeels uitwisseling met het openbare net en wordt gemeten volgens strikte procedures en kent dus een lage onzekerheid, met uitzondering van de clusters, die behandeld worden in 3.2.5.

Er is wel onzekerheid als gevolg van mogelijk ontbrekende of onterechte koppelingen. Ook kunnen er glastuinbouwbedrijven zijn die de GO niet hebben ingevuld of ten onrechte niet aangeschreven zijn. Op basis van een handmatige analyse van de honderd grootste ongekoppelde aansluitingen die eerder getypeerd zijn als sector landbouw, schatten we de onzekerheid in de aanvoer van elektriciteit op maximaal 5 procent en die van de aflevering op maximaal 2 procent. Met meer aandacht voor handmatig uitzoeken zou dit vermoedelijk nog kunnen worden teruggebracht.

Het CBS schat voor 2021 de aanvoer van elektriciteit inclusief onzekerheid op 3,0 – 3,3 TWh en de aflevering op 7,0 – 7,2 TWh.

Omdat het lastig is aanvoer en aflevering ook voor de clusters eenduidig apart waar te nemen, maken we voor aanvoer en aflevering een vergelijking met WSER door naar het saldo te kijken. In 2021 komen we in dit rapport op een saldo van -4,2 – -3,8 TWh. WSER komt op -3,9 TWh (Smit & van der Meer, 2022). Dat ligt dus binnen de bandbreedte.

3.2.4 Eigen elektriciteitsverbruik aardgas-WKK’s

In de systematiek van de energiestatistieken wordt een onderscheid gemaakt tussen de bruto en netto elektriciteitsproductie van elektriciteitsproductie-installaties. Het verschil heet het ‘eigen verbruik’. Het gaat in dit geval om het eigen verbruik van de WKK-installatie zelf, bijvoorbeeld voor de regelapparatuur of rookgasreiniging. CBS neemt aan dat dit eigen verbruik gelijk is aan 2 procent van de bruto productie. Dit is een schatting. Doorgaans is er weinig aandacht voor dit eigen verbruik, omdat het relatief klein is.

3.2.5 Clusters

In enkele glastuinbouwgebieden is er sprake van energieclusters, private elektriciteitsnetten. In die gevallen heeft CBS enkel zicht op de uitwisseling van elektriciteit met het openbaar net en niet op wat er per bedrijf binnen het net gebeurt. CBS ontvangt die gegevens via TenneT of direct van de beheerder van het private net.

Wat er aan informatie bekend is verschilt per cluster. Bij de meeste clusters is de aanvoer en aflevering via de hoofdaansluiting bekend en de bruto productie. Daarmee kan ook het finaal verbruik op clustertotaalniveau berekend worden. Op één cluster zijn naast glastuinders ook andere soorten bedrijven aangesloten. Voor dat cluster ontvangt CBS naast gegevens over de bruto productie en de aanvoer en aflevering op de hoofdaansluiting ook het finaal verbruik per sector.

Voor alle clusters zijn dus de bruto productie, het saldo van aanvoer en aflevering en daarmee ook het finaal verbruik op totaalniveau bekend, maar er kan geen onderverdeling gemaakt worden naar individuele bedrijven binnen het cluster. Ook is er geen zicht op de uitwisseling (levering en teruglevering) binnen het net, waardoor de exacte hoeveelheid aanvoer en aflevering niet bekend is, enkel het saldo. Voor het berekenen van het sectortotaal nemen we aan dat de verhouding tussen bruto productie en aflevering bij bedrijven binnen clusters vergelijkbaar is met bedrijven buiten clusters en schatten zo levering en teruglevering binnen het net.

De onzekerheid als gevolg van de datavoorziening voor clusters wordt op totaalniveau geschat op 2 procent van de aanvoer en 1 procent van de aflevering voor heel Nederland, maar omdat de onzekerheid niet van toepassing is op het saldo, werkt dit niet door op het finaal elektriciteitsverbruik op landelijk niveau.

Belangrijker is dat er binnen clusters niet op microniveau gekoppeld kan worden, wat tot extra onzekerheid leidt bij uitsplitsingen naar gewas. In totaal beslaan de clusters ongeveer 6 procent van het glastuinbouwareaal. Het gaat om relatief energie-intensieve bedrijven en met name om de teelt van paprika’s en tomaten.

3.2.6 Finaal elektriciteitsverbruik

Het finaal elektriciteitsverbruik wordt berekend uit bruto productie minus 2 procent eigen verbruik plus het saldo van aanvoer en aflevering. Dat betekent dat de factoren van onzekerheid die van toepassing zijn op deze posten ook indirect van invloed zijn op het finaal elektriciteitsverbruik. Daarnaast nemen we de productie van zonnestroom nog niet mee in de elektriciteitsproductie, wat ook impact heeft op de berekening van het finaal verbruik (schatting onzekerheid: 1 procent).

Het finaal elektriciteitsverbruik door de glastuinbouw bedroeg in 2021 naar schatting 7,0 TWh. De totale onzekerheid in dit cijfer is berekend op basis van de geschatte onzekerheid in de andere balansposten en komt uit op 15 procent. Dat komt met name door de onzekerheid in de bruto productie. De bandbreedte voor het finaal elektriciteitsverbruik is 6,0 – 8,1 TWh. WSER kwam uit op 6,6 TWh (Smit & van der Meer, 2022).

In het kader van een breder traject om een nieuwe informatievoorziening voor energieonderzoek voor de glastuinbouw te ontwikkelen, is in dit deelproject onderzocht of en op welke manier netbeheerdersdata over elektriciteit gebruikt kunnen worden om de elektriciteitshuishouding van de sector in beeld te krijgen. We hebben een methode ontwikkeld om de netbeheerdersdata zoveel mogelijk op microniveau (individuele vestigingslocaties van glastuinbouwbedrijven) te koppelen aan netbeheerdersdata op het niveau van individuele aansluitingen op het openbaar net. Vervolgens hebben we de kwaliteit van de data en koppelingen, en de resulterende onzekerheid in de verschillende posten op de energiebalans op sectortotaalniveau geanalyseerd.

4.1 Belangrijkste uitkomsten

Als eerste kwaliteitscheck hebben we gekeken naar het aantal en de betrouwbaarheid van de koppelingen tussen de Gecombineerde Opgave (GO) van RVO en de netbeheerdersdata. De GO wordt jaarlijks uitgestuurd naar alle glastuinders in Nederland en is daarmee de meest omvangrijke, integrale en langjarig beschikbare databron met gegevens over vestigingslocaties en eigenschappen van glastuinbouwbedrijven. Er is aangenomen dat een koppeling op microniveau van de locatiegegevens in deze database met de gegevens van de netbeheerders resulteert in een zo robuust en compleet mogelijke energiestatistiek voor de sector glastuinbouw als geheel. De koppeling zal niet volledig te maken zijn. De onvolledigheid geeft aanknopingspunten voor het beoordelen van de betrouwbaarheid en mogelijk verder onderzoek.

89 procent van de kaslocaties uit de GO en 93 procent van het areaal kon aan één of meerdere elektriciteitsaansluitingen gekoppeld worden. Van de gevonden elektriciteitsaansluitingen is 67 procent handmatig of op grond van naam en adres gekoppeld, in termen van aanvoer en aflevering van elektriciteit gaat het om respectievelijk 86 en 82 procent. Dit zijn de meest betrouwbare koppelmethoden. Daarnaast is 18 procent van de aansluitingen en 8 procent van de aanvoer en aflevering gevonden via ruimtelijk koppelen in combinatie met naam. De minst zekere koppelmethode – koppelen op adres zonder naammatch – was van toepassing op 6 procent van de koppelingen, 2 procent van de aanvoer en 4 procent van de aflevering. De resterende 8 procent van de aansluitingen, 3 procent van de aanvoer en 6 procent van de aflevering kon niet aan kaslocaties uit de GO gekoppeld worden.

Ten tweede hebben we per balanspost en voor het WKK-vermogen de onzekerheid in de data op sectortotaalniveau gekwantificeerd. De onzekerheidsmarge voor het opgesteld WKK-vermogen schatten we op 3 procent. Voor de aflevering en aanvoer van elektriciteit wordt de onzekerheid op respectievelijk 5 en 2 procent geschat, voor de bruto productie op 10 procent en het finaal verbruik op 15 procent. Ter vergelijking, voor het aardgasverbruik van de glastuinbouw werd de onzekerheid geschat op 4 procent3. Bij verdere uitsplitsingen kan de relatieve onzekerheid hoger worden. 

Als derde plausibiliteitscheck hebben we de elektriciteitsbalans op sectortotaalniveau afgeleid uit de nieuwe microdataset. Om de plausibiliteit van de uitkomsten te beoordelen vergelijken we met onafhankelijk tot stand gekomen cijfers van WSER (Smit & van der Meer, 2022). Het saldo van aanvoer en aflevering komt goed overeen met data van WSER. De bruto productie en het finaal energieverbruik zijn 6 à 7 procent hoger dan wat WSER vindt. De verschillen liggen binnen de bandbreedte van de geschatte onzekerheid. Het afgeleide WKK-vermogen was 7 procent hoger dan de rapportage van WSER en het verschil valt net buiten de bandbreedte. De berekende vollasturen van de WKK-installaties waren nagenoeg hetzelfde.

4.2 Evaluatie robuustheid van de ontwikkelde methode en dataset

Een robuuste datavoorziening voor energieonderzoek voor de glastuinbouw moet compleet, nauwkeurig, representatief, reproduceerbaar en structureel beschikbaar zijn. Hier volgt een evaluatie van de uitkomsten van dit project op de genoemde criteria.

4.2.1 Compleetheid

Aan 93 procent van het areaal uit de GO is een of meer elektriciteitsaansluitingen gekoppeld. Daarnaast is een beperkte hoeveelheid elektriciteitsaansluitingen getypeerd als glastuinbouw zonder dat er een koppeling gelegd kon worden met individuele vestigingslocaties van glastuinbouwbedrijven. Deze aansluitingen waren goed voor 97 procent van de aanvoer en 94 procent van de aflevering van elektriciteit.

Meetgegevens over de aanvoer en aflevering van elektriciteit zijn voor elke netaansluiting beschikbaar. Wel geldt voor enkele energieclusters dat de data niet op microniveau (per bedrijf of vestiging) beschikbaar zijn, maar enkel op clustertotaalniveau. Indien zich binnen een cluster ook niet-glastuinbouwbedrijven bevinden, wordt wel onderscheid gemaakt naar sector. Meetgegevens over de bruto elektriciteitsproductie uit aardgas zijn voor 2021 beschikbaar voor ongeveer 40 procent van de netaansluitingen met een WKK en worden voor de overige aansluitingen geschat met de piekteruglevering als hulpvariabele. Vanaf verslagjaar 2023 zijn er completere data (ongeveer 75 procent) voor de bruto elektriciteitsproductie beschikbaar. De elektriciteitsproductie uit hernieuwbare bronnen (bijvoorbeeld zon-PV) is niet meegenomen in dit onderzoek, mede omdat de impact op dit moment klein is: de productie van zonnestroom bij glastuinbouwbedrijven bedraagt naar schatting 1 procent van de elektriciteitsproductie uit aardgas-WKK’s. Deze gegevens kunnen in de toekomst relatief eenvoudig toegevoegd worden.

4.2.2 Nauwkeurigheid

Verreweg de meeste koppelingen zijn gelegd via de meest betrouwbare koppelmethoden. Voor aansluitingen met een WKK-installatie blijkt dat in driekwart van de gevallen het uit de netbeheerdersdata afgeleide WKK-vermogen goed overeenkomt met het door de tuinder in de GO opgegeven vermogen. Dit suggereert dat de nauwkeurigheid van de koppelingen behoorlijk hoog is.

De aanvoer en aflevering van elektriciteit via het openbaar net wordt door de netbeheerders gemeten en voor afrekening gebruikt. De nauwkeurigheid van deze meetgegevens is daarom naar verwachting zeer hoog. De netbeheerdersdata bevatten ook meetgegevens over de bruto elektriciteitsproductie. Deze gegevens worden voor zover bekend niet voor afrekening gebruikt, daarom is de betrouwbaarheid vermoedelijk lager. CBS voert plausibiliteitschecks op microniveau uit om onbetrouwbare datapunten zoveel mogelijk uit te filteren. Daarbij valt een deel van de data (2-3 procent in 2021) over de bruto productie weg.

Voor de elektriciteitsaansluitingen met WKK waarbij de bruto productie onbekend of onbetrouwbaar is, wordt de elektriciteitsproductie geschat met de ratioschatter. Dat werkt goed voor sectortotalen, maar minder goed voor analyses op microniveau. Het finaal verbruik van elektriciteit wordt niet direct waargenomen, maar berekend uit het saldo van aanvoer en aflevering en de bruto productie. Daarom hangt de nauwkeurigheid van het geschatte elektriciteitsverbruik af van de nauwkeurigheid van de andere gegevens en is de onnauwkeurigheid hoog vergeleken met andere variabelen.

We hebben de analyse van de nauwkeurigheid uitgevoerd op sectortotaalniveau. In een vervolg (zie 4.4) zijn uitsplitsingen naar gewasgroep voorzien. De relatieve onzekerheid per gewasgroep zal hoger zijn, omdat de data dan op kleinere aantallen waarnemingen zijn gebaseerd, omdat in sommige gevallen zoals in clusters data ontbreken voor een uitsplitsing naar gewas en omdat er situaties kunnen voorkomen waar een netaansluiting aan de verkeerde kas gekoppeld is en dus terecht als glastuinbouw getypeerd is, maar de koppeling met gewasdata foutief is. Daar staat tegenover dat op andere punten verbeteringen in de datakwaliteit op totaalniveau, en daarmee ook bij uitsplitsingen, verwacht worden.

4.2.3 Representativiteit

De verschillen in koppelpercentage tussen de gewassen zijn relatief beperkt. Voor alle gewassen is het percentage van het areaal dat gekoppeld is aan een elektriciteitsaansluiting hoger dan 85 procent en in bijna alle gevallen is dit percentage ook hoger dan 90 procent. Voor tomaten en paprika’s geldt wel dat een relatief groot gedeelte van de teelt plaatsvindt op locaties binnen energieclusters, waarbij de elektriciteitsbalans enkel op clusterniveau bekend is.

Een uitsplitsing naar provincie laat grotere verschillen zien, waarbij de koppelpercentages lager zijn voor provincies met weinig glastuinbouw. Uitgesplitst naar bedrijfsgrootte blijkt dat het koppelpercentage hoog ( > 90 procent) is voor de middelgrote en grote vestigingen, maar een stuk lager voor de kleinere kaslocaties (< 5 000 m²). De koppelpercentages voor bedrijven met of zonder belichting zijn nagenoeg gelijk.

Voor netaansluitingen met een WKK-installatie geldt dat de bruto elektriciteitsproductie niet altijd bekend is. Voor het ontbrekende gedeelte wordt een schatting gemaakt met behulp van de piekteruglevering. Het is relevant of de subset van kaslocaties waarvoor de bruto productie wel bekend is representatief is voor de gehele populatie van locaties met een WKK-installatie, omdat die populatie input levert voor de bijschatting. Om hiervoor een gevoel te krijgen hebben we gekeken naar verslagjaar 2023, waar de dataset completer is. We hebben, voor de aansluitingen waarvan over 2021 geen productie bekend was en over 2023 wel, de gemeten elektriciteitsproductie vergeleken met de geschatte productie. Het verschil daartussen was voor 2023 ongeveer 5 procent van het landelijk totaal voor de gehele sector. Hoewel de exacte impact van de bijschatting voor 2021 niet te bepalen is met een analyse op data uit 2023 geeft dit wel een indruk van de ordegrootte.

4.2.4 Reproduceerbaarheid

Een voorwaarde voor een robuuste datavoorziening is dat de gegevens over de tijd te vergelijken zijn. In dit onderzoek hebben we om te beginnen naar één jaar gekeken, maar het doel was om een methode te ontwikkelen die jaarlijks herhaald kan worden. Daarom is bij het koppelen van de GO- en netbeheerdersdata de nadruk gelegd op automatisering. Want hoewel handmatig koppelen in sommige gevallen de kwaliteit van de uitkomsten kan verhogen, is het ook erg arbeidsintensief. Minder dan 1 procent van het totaal aantal koppelingen in dit project is via handmatig koppelen tot stand gekomen. Dat maakt dat het proces met relatief kleine aanpassingen te herhalen is voor andere jaren. Daarbij blijft het belangrijk om de uitkomsten goed te blijven analyseren en controleren. Mogelijk kunnen enkele gerichte handmatige controles de koppelkwaliteit nog wel verbeteren.

4.2.5 Beschikbaarheid

Het is zeer waarschijnlijk dat de gebruikte data ook in de toekomst voor CBS beschikbaar blijven. De data van de netbeheerders en van RVO (GO) worden aan het CBS ter beschikking gesteld op basis van de CBS-wet. Zolang deze data verzameld blijven worden is de beschikbaarheid dus geborgd.

Voor de gebruikers kan CBS data beschikbaar stellen via de beveiligde Remote Access (RA)-omgeving van het CBS. Via die omgeving kunnen medewerkers van gemachtigde onderzoeksinstellingen onder strikte voorwaarden zelf statistisch onderzoek doen op gepseudonomiseerde CBS-gegevens. Enkel gegevens die niet herleidbaar zijn tot individuele bedrijven mogen door de externe onderzoekers uit de omgeving geëxporteerd worden. De resultaten van het onderzoek moeten direct na afloop van het onderzoek openbaar gepubliceerd worden. Als de dataset beschikbaar gesteld wordt in de RA-omgeving, kan in principe elke onderzoeker van een gemachtigde instelling (o.a. universiteiten, planbureaus, onderzoeksinstellingen), na het indienen van een aanvraag, daar toegang toe krijgen.

We voorzien dus geen problemen bij het beschikbaar stellen van data aan PBL en WSER. Er zijn voor gebruikers wel kosten verbonden aan het gebruik van de RA-omgeving (ordegrootte: enkele duizenden euro’s afhankelijk van o.a. het aantal onderzoekers en de doorlooptijd) en de dataset zal dan ook voor andere onderzoekers opvraagbaar zijn.

4.3 Aanbevelingen

Op basis van de ervaringen en uitkomsten van dit onderzoek hebben we enkele aanbevelingen voor vervolgonderzoek geformuleerd.

4.3.1 Vervolgstappen op de korte termijn

Als eerste vervolgstap zou het onderzoek herhaald moeten worden met data uit latere jaren. In dit onderzoek is gebruikgemaakt van data uit de GO 2022 in combinatie met netbeheerdersdata over 2021. De data uit de GO 2022 hebben voor wat betreft de locaties van de kassen en de arealen per gewas betrekking op 1 mei 2022 en voor wat betreft de energiedata op 2021. Dat is gedaan om zoveel mogelijk voort te bouwen op het eerdere onderzoek naar het aardgasverbruik in de glastuinbouw, maar het zorgt voor enige onzekerheid. Kassen kunnen in de tussentijd van eigenaar zijn veranderd, of uitgebreid of gekrompen zijn. Ook heeft de sterke stijging van de energieprijzen vanaf eind 2021 grote impact gehad op de glastuinbouwsector. Bij herhaling van de analyse met netbeheerdersdata over 2022, zal de kwaliteit van de koppelingen vermoedelijk nog hoger worden. Vervolgens kan ook gekeken worden naar 2023 en 2024. Voordeel van analyse van latere jaren is tevens dat de databeschikbaarheid voor de bruto productie aanzienlijk hoger is. Bovendien kunnen dan tijdreeksen gemaakt worden die door vergelijking met andere bronnen op plausibiliteit beoordeeld kunnen worden.

De gebruikers, PBL en WSER, zouden bij herhaling van de analyses voor latere jaren ook graag energiedata uitgesplitst naar gewas(groep) zien. Die uitsplitsing helpt om de kwaliteit en plausibiliteit van de uitkomsten te beoordelen en eventuele verschillen beter te begrijpen. De uitkomsten per gewas kunnen dan namelijk vergeleken worden met expertschattingen en kengetallen uit andere bronnen. Bovendien is het voor de gebruikers cruciaal dat uit de uiteindelijke dataset op betrouwbare wijze energiedata per gewas(groep) kunnen worden afgeleid. Deze informatie is noodzakelijk om ontwikkelingen in de sector goed te kunnen duiden en om modellen voor toekomstramingen mee te voeden. In dit project zijn eerste analyses van het elektriciteitsverbruik per hectare per gewasgroep gedaan, maar deze zijn in overleg met de gebruikers nog niet opgenomen in dit rapport, omdat we verwachten met gegevens van latere jaren, in combinatie met aardgasstatistieken, resultaten te krijgen met minder onzekerheden die daardoor makkelijker te beoordelen zijn.

4.3.2 Verbeteringen

Uit dit onderzoek en de gesprekken daarover met diverse belanghebbenden, zijn enkele fundamentele verbeterwensen naar voren gekomen. De belangrijkste worden hieronder puntsgewijs besproken.

Een belangrijk punt van aandacht bij energieonderzoek voor de glastuinbouw is de elektriciteitsproductie uit aardgas met behulp van WKK-installaties. Op beleidsniveau zijn er diverse ontwikkelingen gaande die van grote invloed zijn op het WKK-gebruik in de sector. Ook leveren WKK’s (via ‘methaanslip’)  een grote bijdrage aan de broeikasgasemissies van de sector. Om ontwikkelingen goed te kunnen monitoren zijn betrouwbare cijfers over het WKK-gebruik dus essentieel. Bovendien is de onzekerheid en onvolledigheid in de gegevens over elektriciteitsproductie nu nog relatief groot. Er is wel zicht op verbetering. Ten eerste is de beschikbaarheid van meetgegevens over de bruto elektriciteitsproductie voor recentere jaren hoger. Daardoor zal de onzekerheid in de cijfers op microniveau afnemen. Dat komt ook de betrouwbaarheid van de totaalcijfers en uitgesplitste cijfers (bijvoorbeeld per gewas) ten goede. Ten tweede is er een zeer reële kans dat CBS op niet al te lange termijn wettelijk recht tot toegang krijgt tot microdata van over de ingezette hoeveelheden aardgas in WKK’s zoals vastgelegd voor de energiebelasting. Hiermee kan de schatting van de elektriciteitsproductie langs de huidige route getoetst en mogelijk verbeterd worden. Ook helpt het mogelijk om beter zicht te krijgen op het elektrisch rendement en de vollasturen van WKK-installaties in de praktijk.

Naast de bruto elektriciteitsproductie en de ingezette hoeveelheden aardgas, is het elektrisch vermogen een relevant cijfer met betrekking tot WKK’s. In dit onderzoek hebben we de betrouwbaarheid van het uit de netbeheerdersdata afgeleide vermogen geanalyseerd door te vergelijken met het vermogen dat tuinders zelf hebben opgegeven in de GO. In de meeste gevallen blijken de in de GO opgegeven en uit de netbeheerdersdata afgeleide vermogens goed overeen te komen, maar er zijn ook verschillen te zien. Bovendien hebben we geconstateerd dat de waarden zoals opgegeven in de GO niet altijd plausibel zijn. Mogelijk kan de kwaliteit van de opgave in de GO nog verhoogd worden door een begrenzing op te geven voor de waarden die kunnen worden ingevuld. Dit vereist actie van RVO als uitvoerder van de GO.

Een ander punt van verbetering dat uit gesprekken met gebruikers naar voren is gekomen, heeft te maken met de energieclusters. Op dit moment ontvangt CBS van de private netbeheerders geen data op aansluitingsniveau. Datzelfde geldt het aardgasverbruik. Voor het bepalen van de bruto elektriciteitsproductie en het finaal elektriciteits- en aardgasverbruik op sectorniveau heeft dat geen consequenties, maar op individueel niveau wel. Als er een grote verscheidenheid aan bedrijven op het net zijn aangesloten (bijvoorbeeld intensief belichte en onbelichte gewassen) kan het voor onzekerheid zorgen bij verdere uitsplitsingen. Uit eerste analyses blijkt dat met name voor tomaten en paprika’s een aanzienlijk deel van het areaal binnen clusters ligt. Dat is een belangrijk aandachtspunt bij vervolgstappen gericht op het bepalen van energieverbruiken per gewasgroep. Als het voor gebruikers cruciaal blijkt te zijn om ook data op individueel niveau te hebben voor bedrijven binnen clusters, moet verder uitgezocht worden of en hoe CBS toegang tot zulke data kan krijgen.

De dataset zou in de toekomst nog uitgebreid kunnen worden met gegevens over de productie van elektriciteit uit andere bronnen dan aardgas, met name zon-PV. Via koppeling met de zonnestroomdatabase van het CBS is duidelijk dat er bij glastuinbouwbedrijven 100-200 MW aan vermogen staat, een stuk minder dan het aardgas-WKK-vermogen. De productie per eenheid vermogen is voor zon gemiddeld ook een stuk lager dan voor de gasmotoren. De productie van deze zonnestroom komt ongeveer overeen met 1 procent van de productie uit aardgas-WKK en valt daarmee ruim binnen de onzekerheidsmarge van 10 procent. Mocht het toch nodig zijn om ook de productie uit zonnestroom op microniveau te weten, dan kunnen vrij eenvoudig gegevens uit de zonnestroomdatabase van het CBS toegevoegd worden.

Als we uitzoomen naar het totale energieplaatje van de glastuinbouwbedrijven is er de wens om op de langere termijn ook onderlinge warmteleveringen en alternatieve warmtebronnen (zoals aardwarmte) in de dataset op te nemen. Op dit moment beschikt CBS niet over microdata van warmteleveranciers. Hernieuwbare warmtebronnen worden via de aanbodzijde (geproduceerde hoeveelheden per project) waargenomen, maar het verbruik is nog niet op microniveau in beeld.

4.4 Vervolg

In dit onderzoek zijn belangrijke stappen gezet voor het (door)ontwikkelen van een dataset ten behoeve van energieonderzoek in de glastuinbouw. Hieronder worden de beoogde vervolgstappen samengevat.

Op de korte termijn (2025) staat voor het CBS het herhalen van het koppelproces voor zowel aardgas- als elektriciteitsaansluitingen met gegevens over 2022 en 2023 op de planning. De koppelingen en uitkomsten zullen weer geanalyseerd worden en voor feedback worden voorgelegd aan PBL en WSER en daarna gepubliceerd. De verwachting is dat de datakwaliteit voor deze verslagjaren wat hoger zal zijn dan voor verslagjaar 2021, omdat er van meer aansluitingen gegevens over de bruto productie beschikbaar zijn en omdat de peildata van energie- en kaslocatie beter op elkaar aan sluiten.

Bovendien is het belangrijk om de datakwaliteit over meerdere jaren te kunnen beoordelen. In deze vervolgstap zal ook aandacht besteed worden aan uitsplitsingen per gewasgroep. De ambitie is om, mits de kwaliteit van de uitkomsten als voldoende beoordeeld wordt, voor de belangrijkste gewasgroepen specifieke energiebalansen te publiceren voor aardgas en elektriciteit. WSER en PBL hebben aangegeven dat deze gegevens cruciaal zijn voor energieonderzoek en voor het voeden en ijken van modellen en voor het beoordelen van de kwaliteit van de microdataset. Het CBS is wettelijk verplicht om statistische uitkomsten die met externen gedeeld worden, openbaar te publiceren.

Tot slot is de vraag welke vervolgstappen en verdere uitbreidingen van de dataset noodzakelijk zijn om te komen tot een toereikende informatievoorziening. De uitbreiding die de gebruikers als meest cruciaal benoemd hebben is het toevoegen van gegevens op microniveau over de hoeveelheid aardgas ingezet in WKK-installaties. Zodra de wijziging van het besluitgegevensverwerving gerelateerd aan de CBS-wet is afgerond, naar verwachting in de loop van 2025, zal het CBS met energieleveranciers contact opnemen om die gegevens op te vragen. De gebruikers hebben verder aangegeven behoefte te hebben aan microdata van energieclusters, waarover het CBS op dit moment niet beschikt. Op de langere termijn hebben gebruikers ook behoefte aan gegevens over warmteleveringen en hernieuwbare energie. Deze onderwerpen voor vervolgonderzoek dienen nader uitgewerkt te worden om vast te stellen of en hoe aan de wensen van de gebruikers voldaan kan worden.

Centraal Bureau voor de Statistiek (2023). Aardgasverbruik glastuinbouw in Nederland.

PBL, TNO, CBS en RIVM (2024), Klimaat- en Energieverkenning 2024. Ramingen van broeikasgasemissies, energiebesparing en hernieuwbare energie op hoofdlijnen. Den Haag: Planbureau voor de Leefomgeving.

Rijksoverheid (2019). Klimaatakkoord.

Rijksoverheid, Glastuinbouw Nederland en Greenports NL (2022). Convenant Energietransitie Glastuinbouw 2022-2030.

Smit, P. (2024). Energiemonitor van de Nederlandse glastuinbouw 2023. Rapport / Wageningen Economic Research; No. 2024-140. Wageningen: Wageningen Economic Research.

Smit, P., en R. van der Meer (2022). Energiemonitor van de Nederlandse glastuinbouw 2021. Rapport / Wageningen Economic Research; No. 2022-124. Wageningen: Wageningen Economic Research.