“由于我们需要迅速应对不断变化的生产限制和不断变化的需求，我们不能依赖封闭或专有的解决方案。金宝搏官方网站有了MathWorks工具，我们可以得到更准确的结果，而且我们可以灵活地开发、更新和优化我们的模型，以响应不断变化的需求。”
Angel Caballero, Gas Natural Fenosa
Gas Natural Fenosa(现为Naturgy Energy Group S.A.)是西班牙和拉丁美洲最大的综合天然气和电力公司，总发电能力超过1.3万兆瓦。该公司的投资组合包括煤炭、联合循环天然气、核能、风能和可再生资产。为了确定如何在批发市场上最好地销售电力，公司必须准确预测第二天的价格和需求以及电力的可用性。
Gas Natural Fenosa使用MathWorks工具进行优化和预测结合了历史的使用模式，天气预报，生产成本等因素的模型。他们用这些模型来项目的能力和需求，并优化其发电资产的投资组合。
“因为我们不能存储我们生产的电力，我们必须做好准备，第二天卖掉它，”天使卡瓦列罗，前沿作战，伊比利亚电力市场，在天然气公司Fenosa则说。“我们已经使用MathWorks工具帮助开发的车型我们优化我们的资源进行生产。它们还使我们能够预测需求高峰期，增加我们的利润，当市场是有利的。”
为了把自己的发电能力很好地利用并产生最大的利润，天然气公司Fenosa则需要理解其背后的电力生产和消费的因素。这些因素包括相对成本和发电资产的能力;销售高峰电力倍;能源使用模式；温度、风、雨预报;碳信用额价值;以及电网的传输能力。确定如何最好地分配需求涉及到解决一个复杂的优化问题，这超出了商业可用软件的能力。此外，很难根据西班牙电力市场的监管和市场环境的变化调整商业可用的模式。
“我们必须能够对法规、生产能力和需求模式的变化作出迅速反应，”Caballero说。“我们尝试使用商业软件包，但它不能提供我们需要的许多答案。在我们的情况下，封闭的系统不能很好地工作。我们需要一个开放的开发平台，可以用来开发我们自己的算法和计算。”
Gas Natural Fenosa的工程师使用MathWorks工具开发了预测需求、最小化生产成本和验证基础设施能力的模型。团队使用MATLAB®开发一组分析数据显示，预测结果，并优化发电计划的核心车型。每个MATLAB模型访问历史功耗和价格数据，天气预报，和参数各电厂，其中包括最大功率输出，效率，成本中心数据库，以及影响植物调度所有操作的约束。该模型处理使用开发的算法和微调被市场团队中的数据。结果将写入到数据库中，他们是由市场贸易商或另一种模式进行进一步的处理访问。
为了开发一个风电场模型，卡瓦列罗使用MATLAB将历史风力强度测量与实际的风力产量关联起来。从一个简单的线性相关开始，他利用底层技术的知识改进了模型。
该团队使用优化工具箱™求解线性编程问题，例如，以最小化给定的一组约束，包括碳帽和最大容量可用生产厂中的生产成本。他们使用统计和机器学习工具箱™开发和评估价格仿真场景，并产生价值，在管理职位的风险价值（VaR）的报告。使用MATLAB编译器™，每个模型的团队创建独立的程序。这些程序，它会自动昼夜运行，使开发团队能够更好地管理更新，并以模型控制访问。
使用Simulink的团队金宝app®为公司基础设施中的发电机行为建模。
响应时间减少了数月．这种结构使新的计算机程序能够快速投入生产。因为我们的MATLAB模型设计得灵活且可扩展，我们发现它很容易在一到两周内对监管变化做出反应。”Caballero说。“我们将不得不等待几个月，直到供应商将具有新规格的产品商业化。”
效率翻番．“用微软这样的语言开发我们的模型®Visual Basic®还是因为这些语言没有很多我们需要的，”卡瓦列罗笔记的特性和功能C将是非常困难的。“要建立我们目前的发展时间框架内没有车型MATLAB，我们需要加倍的工作人员。”
程序维护简化．有了MATLAB，程序就很容易维护。我们没有浪费时间创建纸质文档来解释模型的作用，”Caballero说。“MATLAB代码易于理解，而且实际上可以自我记录，因此一个人开发的程序可以被另一个人毫无困难地修改。”
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