一個哈佛問題讓 Singularity Energy 從電池控制轉向碳資料

Wenbo Shi 於 2019 年前後創立 Singularity Energy 時，碳並不在他的考量之中：原本的計畫是智慧控制電池與電動車充電，目標是替客戶省錢。他在與哈佛創新實驗室（Harvard Innovation Lab）合作一項電池加太陽能的安裝案時，被問到：「你們真的能把碳當成一種訊號來考量嗎？」校方希望這套電池不僅能降低成本，也能降低校園的碳足跡。身為電力系統工程師的 Shi 意識到，如果他能逐小時衡量電網有多乾淨或多髒，碳就會成為另一個最佳化目標。

重新界定問題改變了整個計算。Shi 以逐小時分析電網碳排放、而非採用常見的年度平均值後發現，若只以成本為最佳化目標，反而會增加污染。加州大學戴維斯分校（University of California, Davis）的研究人員運用他的資料，於 2022 年 4 月發表論文指出，年度平均值在某些情況下會高估電網碳強度達 33%，在另一些情況下則會低估達 22%，不過大多數時候，年度平均值與逐小時估計值的差距落在 ±5% 以內——這個落差已足以對尋求減碳的企業造成影響。

商業化才是難題：最初假設大企業會付費，但並未成真；公用事業也興趣缺缺，直到 Eversource 主動接洽。這家《財星》500 強的新英格蘭公用事業以 2030 年淨零為目標，希望計算其線損的碳強度——全美約有 5% 的電力是這樣損失掉的。「Singularity 讓我們能採用好得多的基於位置的計算方式，」該公用事業輸電政策副總裁 Vandan Divatia 表示，並補充說 Eversource 將先按州逐一採用這些資料，最終可能細到個別客戶。

於 2022 年 5 月募得 450 萬美元種子輪，並拿下《財星》500 強公用事業 Eversource 作為客戶，將其逐小時碳資料應用於電網線損。

客戶提出的一個界定性問題，把公司的目標函數從成本重新定義為碳。

逐小時的電網資料顯示，成本最佳的充電決策並非碳最佳，這讓轉型具備了技術實質。

各州淨零強制目標讓公用事業承受減排壓力，使它們成為碳智慧的付費客戶。

加州大學戴維斯分校的學術驗證，讓這些資料在一個充斥粗略排放估算的市場中具備可信度。

那個打破你既有框架的客戶提問，可能就是轉型的契機：當即時資料證明業界常見的平均值有誤時，像碳這樣的附帶限制條件也能成為整個產品。

Eversource 計畫按州逐一推展 Singularity 的資料，最終可能細到個別客戶；而 Shi 主張，沒有公用事業就無法實現電網脫碳，因為它們擁有整個系統，也看得到流經其中的千瓦時。他表示，下一步是把碳的能見度轉化為行動，之後再讓終端使用者重新回到圖像之中。