逐步開發太陽能潛力，一次一個屋頂

太陽具備驚人的能源量，一秒鐘所產生的能量就足以讓文明世界使用 50 萬年之久。更重要的是，有充足的陽光照射到地球，只需一小時就能為全球經濟提供一整年的用量。可惜的是，只有一小部分的能源被妥善利用。假如美國地區所有適合的屋頂全都安裝太陽能板，可供給全國 39% 的能源用量。簡單來說，人類擁有龐大的潛在能源，更確切地說，太陽能具有巨大的發電潛力。

為何太陽能依舊遭到低估？有一部分是基礎建設的問題：傳統電網不適合可再生能源。另一個則是行銷問題：許多人仍然認為住家使用太陽能的費用高昂，但實際上，太陽能的生產費用一直很低廉，現在電錶後端的太陽能價格通常比電網電力更為便宜。

但最大的問題出在資訊方面。許多人對於太陽能有很多疑問：是否負擔得起、氣候和光線模式、可用屋頂面積、角度和傾斜度，以及政府的獎勵措施等等。這些資訊在網路上隨手可得，從美國能源部¹ 到太陽能供應商網站上都能找到。換句話說，使用太陽能並不是一件輕鬆簡單的事。

不過多年前，任職於 Google 馬薩諸塞州劍橋辦公室的工程師 Carl Elkin 發現，只要擷取大量不同的資料串流，並進行一些複雜的數學運算後，就能針對任何指定地址提供屋頂可產生多少太陽能的可靠預估值。

這個想法來自於 Google 地球中的屋頂衛星圖像：這些圖片提供數位表面模型，顯示屋頂的面向 (南方或西南方的曝曬程度最佳)、傾斜角度和樹木等遮蔽物的位置。下一步是追蹤白天的光線，利用 3D 幾何圖形模擬照射到屋頂表面的陽光量。接著納入天氣模式、計算全年的平均值、將陽光轉換成千瓦時 (度)，就能估算出屋頂太陽能的發電潛力基準。最後，只需再做一些額外運算，就能為特定地址提供專屬的預估費用。

Elkin 和同事分享這個想法後，共有數十位來自五間辦公室的同仁自願參與這項專案。「大家開始活躍起來」Elkin 表示。隨著團隊不斷改善使用的工具，其他想法也逐漸納入其中。Sunroof 算出 20 種不同情境的能源平均用量，使用者可以輸入實際的費用和使用量，以提高準確度。² Sunroof 團隊也運用機器學習技術進一步辨別屋頂和樹木，以及評估天空中每個領域的光線。

Sunroof 處理大約 1PB (1,000 TB) 的資料，包括 4300 萬間房屋的高度和顏色、天氣資訊、約 1,000 項州立和當地的獎勵資訊，以及數百個當地電力費率。

過去 3 年來，Elkin 和其團隊已從兼職參與 Sunroof 專案到全心投入其中。這項服務最初是為了提高消費者的認知及提供更多教育知識，而如今感興趣的屋主也可以透過這項服務，輕鬆與所在區域的太陽能供應商聯絡。Sunroof 提供美國地區 4300 萬間房屋的資料，占房屋總數的 50% 以上。這項服務將於未來幾個月開放給全美 50 州查詢。

團隊也著手拓展到海外市場，並於最近推出資料瀏覽器，這項工具能為研究人員、社區支持者和當地政策制訂機構提供更多太陽能發電潛力的匯總資料，協助他們在州/省、縣/市、城市和社區層級提出更大規模的太陽能部署方案。

太陽能產業最大的財務問題之一就是客戶取得成本；由於競爭激烈，供應商必須支出約 44% 的安裝費用才能贏得新合約。³ 為了解決這個問題，Sunroof 免費提供推薦資訊給太陽能供應商。⁴ 我們認為這是能讓陽光發揮更大效益的最好辦法。

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