Wij beschikken over veel gegevens van ons elektriciteits- en gasdistributienetwerk en van de energiestromen die hierover worden getransporteerd. Denk aan data over energieverbruik, ligging en eigenschappen van kabels en leidingen en onderhoudswerkzaamheden. Door deze data openbaar te delen geven we inzicht en maken we slimme oplossingen mogelijk. Zo werken we samen aan de uitdagingen in de energietransitie.
Onze open data is voor iedereen toegankelijk en gratis te gebruiken. Binnen de mogelijkheden van de wet- en regelgeving delen wij deze data. De data is geanonimiseerd en nooit tot persoonsniveau of aansluiting te herleiden.
Vindt liggingsgegevens van elektriciteitsnetten via:
In deze datasets zijn onder andere de volgende opties beschikbaar:
De liggingsgegevens vervangen in geen geval de verplichting voor een KLIC-melding. Bij (graaf)werkzaamheden moet altijd een melding worden gedaan. Aan de liggingsgegevens kunnen geen rechten worden ontleend bij bijvoorbeeld graafschade.
Hieronder vindt u samengevoegde decentrale opwekgegevens kleinverbruik in het werkgebied van Liander en een toelichting hoe u de dataset moet lezen. De dataset bevat per CBS-buurt het aantal aansluitingen, het aantal opwekinstallaties en het totaal opgesteld vermogen daarvan in kWp. Zijn er in een buurt minder dan vijf opwekinstallaties? Dan worden die in een ‘restpost’ per gemeente opgeteld. Dit om de privacy van de bewoners te waarborgen.
De dataset wordt iedere twee jaar ververst. Peildatum van de huidige dataset is 09-04-2024.
In deze dataset vindt u de geaggregeerde gegevens over teruglevering van alle kleinverbruiksaansluitingen (KV) in ons verzorgingsgebied. Om de anonimiteit van de gegevens te waarborgen worden deze gegevens geaggregeerd. Per regel worden minimaal 10 aansluitingen samengevoegd, waarbij het samenvoegen van postcodes voor kan komen.
Deze datasets worden jaarlijks vernieuwd, met als peildatum 1 januari.
In de toelichting leest u hoe u deze data kunt lezen en toepassen.
Een transportprognose is een planning van de hoeveelheid elektriciteit die wij verwachten te transporteren over ons elektriciteitsnet. De prognoses zijn een belangrijk instrument om verstoringen en onderbrekingen te voorkomen. Ze helpen ons om het verwachte transport op het net te voorspellen. Met de ingediende prognoses controleren wij of we transportproblemen verwachten en nemen, als dit nodig is, maatregelen om deze te voorkomen. Zeker nu het erg druk is op ons elektriciteitsnet, door de toenemende vraag naar elektriciteit en snelle opkomst van duurzame energie, is dit nodig. De netcode verplicht klanten met een transportvermogen groter dan 1 megawatt (MW) om dagelijks hun transportprognoses aan te leveren bij de netbeheerder.
De netbeheerder stelt de prognoses op voor zowel het verbruik als teruglevering van elektriciteit per deelnet. De prognoses worden 's nachts automatisch bijgewerkt, en worden van kwartier tot kwartier in MW weergegeven.
Download de actuele prognoses en daadwerkelijke transporten van elektriciteit over onze deelnetten van de afgelopen 7 dagen:
In deze dataset vindt u het energieverbruik van alle kleinverbruikaansluitingen (KV) in het verzorgingsgebied van Liander. Het gaat om gasaansluitingen tot en met 40m3/h en elektriciteitsaansluitingen tot en met 3 x 80 ampère. Om de anonimiteit te waarborgen zijn gegevens per postcode samengevoegd.
Deze datasets worden jaarlijks vernieuwd, met als peildatum 1 januari.
In de toelichting leest u hoe u deze data kunt lezen en toepassen.
Hieronder vindt u de werkelijke verbruiksdata voor gas en elektriciteit van +/- 80 adressen gemeten tussen mei 2012 en maart 2014.
In deze dataset vindt u een verzameling gegevensbestanden met uit meetdata samengestelde profielen per SBI-code waarmee u een voorspelling van de vraag naar elektriciteit voor een bedrijf kunt maken. De profielen zijn gebaseerd op een bewerking van in 2023 bij grootverbruikers van elektriciteit in het Liandergebied gemeten zogenaamde kwartierwaarden en de 7 standaard K&O-profielen van Liander. Deze profielen leggen we verder uit in de toelichting. Er is een koppeling gemaakt met de SBI-indeling die de Kamer van Koophandel en CBS hanteren. Elk bestand correspondeert met een SBI-code. In een Excel overzichtsbestand kunt u zien welk specifiek gegevensbestand je moet hebben.
In de toelichting leest u hoe u deze data kunt lezen en toepassen.
In deze dataset vindt u een verzameling gegevensbestanden met uit meetdata samengestelde profielen per SBI-code waarmee u een voorspelling van de vraag naar gas voor een bedrijf kunt maken. De profielen zijn gebaseerd op een bewerking van in 2023 bij grootverbruikers van gas in het Liandergebied gemeten zogenaamde uurwaarden en een standaardprofiel van Liander. Er is een koppeling gemaakt met de SBI-indeling die de Kamer van Koophandel en CBS hanteren. Elk bestand correspondeert met een SBI-code. In een Excel overzichtsbestand kunt u zien welk specifiek gegevensbestand je moet hebben.
In de toelichting leest u hoe u deze data kunt lezen en toepassen.
Liander meet op steeds meer plekken de belasting, om zo efficiënter gebruik te kunnen maken van het elektriciteitsnet. Echter zijn deze metingen vrijwel nooit 1:1 te gebruiken in analyse- en rekenmodellen. Er kunnen meetfouten in de data zitten, maar ook zijn de effecten verschakelingen (een equivalent van route-omleidingen) bij storingen en onderhoud zichtbaar in de meetreeksen. Deze moeten er eerst uitgefilterd worden voordat de meetdata in verdere toepassingen gebruikt kan worden. Dit filteren wordt van oudsher met de hand gedaan, maar gezien de groeiende hoeveelheid metingen en behoefte aan gedetailleerdere data is dit onhoudbaar.
Deze dataset is bedoeld om voorbeelden van te filteren tijdsstappen te geven, de data kan gebruikt worden om het probleem inzichtelijk te maken, om algoritmes te trainen en/of te valideren. Deze data wordt o.a. gebruikt in het paper van Bouman et al. 2024.
De dataset ‘historische 15-minuten bedrijfsmetingen’ geeft inzicht in de belasting op het net op verschillende net-niveaus in 2024, per 15 minuten. Deze data kunt u bijvoorbeeld gebruiken voor het ontwikkelen en valideren van voorspellingsmodellen, zodat het elektriciteitsnet efficiënt en veilig beheerd kan worden.
In deze dataset vindt u 15-minuut bedrijfsmetingen van een aantal onderstations, bestaande uit:
Daarnaast bevat de dataset ook geanonimiseerde metingen van een aantal zon- en windparken. Om de anonimiteit van deze metingen te waarborgen, zijn deze gegevens genormaliseerd en bevatten ze alleen een grove locatie-indicatie.