“我们用MATLAB开发的工具比我们基于电子表格的方法更可靠、可扩展和可维护。我们知道这些工具会起作用，我们可以添加新的功能，我们可以在不需要IT参与的情况下更新生产系统。”
曼努埃尔·阿兰西比亚，EDP可再生能源公司
EDP可再生能源公司的麦田风电场。
经营煤炭、天然气和石油发电厂的公用事业公司可以控制产量并预测未来的收入。然而，对于风力发电场来说，商业规划是一个挑战。风力发电场的产量会根据当地风速而变化，这使得预测的可靠性大大降低。
为了产生准确的收入预测和收入风险预测，EDP北美可再生能源公司(原地平线风能公司)将其投资组合中所有风力发电场的产量估计与期货市场上的电价预测结合起来。使用MATLAB®在美国，EDPR分析师开发了一种自动风险预测系统，该系统将历史数据、当前价格和专家分析师的前瞻性估计因素考虑在内。
“因为我们的团队已经知道MATLAB，所以我们不需要程序员。相反，我们的结构和市场运营分析师(他们已经具备必要的数学和经济学经验)直接开发了这个系统，这是一个效率高得多的过程，”EDPR市场运营经理曼努埃尔•阿兰西比亚(Manuel Arancibia)表示。MATLAB使这些分析师能够从零开始构建可靠的、可扩展的预测和分析解决方案。”
EDPR最初的电价预测系统并不可行。EDPR市场运营分析师迈克尔•威克斯(Michael Weeks)回忆道:“我们有一个由15张电子表格组成的网络，有些表格多达50万行。”“这个系统不可靠。它崩溃了，不可扩展，每次运行都需要数小时的手动步骤。”
该团队必须将风力发电的价格预测与容量预测联系起来，同时将多个地理分散位置的价格和风力水平相互关联，这是一项复杂的任务，对电子表格具有挑战性。
EDPR需要自动预测风险管理该解决方案可靠、可扩展，并且可以在现有IT基础设施中轻松部署。
EDPR分析师使用MATLAB、MATLAB Compiler™和配套工具箱开发了两个互补系统:用于价格预测的价格报告系统(PRS)和用于投资组合和风险分析的投资组合决策系统(PDS)。
对于PRS, Weeks使用Database Toolbox™从多个SQL数据库读取数据，包括内部长期价格预测、第三方预测、历史价格和每日远期合约。他在MATLAB中开发了算法，分析这些数据，得出未来几年所有EDPR风电场站点的月度价格预测。
Weeks使用MATLAB编译器部署了一个PRS版本，该版本每天早上自动运行，并将其预测结果存储在数据库中。
在开发PDS时，EDPR的高级结构分析师Cedric Kouam使用Database Toolbox访问了PRS价格预测。
利用计量经济学工具箱™，他根据历史期权交易信息确定了定价信息的短期和中期波动率。
根据EDPR风评估小组的输入，Kouam使用统计和机器学习工具箱™和曲线拟合工具箱™来找到适合每个站点历史风级数据的统计分布。
Kouam使用统计和机器学习工具箱生成随机数用于蒙特卡罗模拟，以研究风的分布和能源价格。这些模拟量化了风险价值、风险收入、单个风电场和EDPR整个风电场组合的总体预计收入，使用了2000多个场景。
使用电子表格链接™，Kouam将结果保存到微软®Excel®电子表格。该链接使分析师可以使用Excel作为Kouam基于MATLAB的风险算法的接口，节省了数小时的手工工作。
作为最后一步，Kouam使用MATLAB编译器创建了PDS的独立版本，该版本在每天早上PRS完成处理后30分钟运行。
EDPR正在使用PRS和PDS产生的结果来指导战略，评估潜在的风电场选址，并做出短期和长期的商业决策。
核心流程自动化．威克斯说:“使用电子表格，我花了两个小时从更新的输入中生成新的结果。“PRS在几分钟内完成分析，并在每天早上自动运行。”
与企业IT基础设施无缝集成的独立程序．“通过使用MATLAB编译器创建独立的操作程序并自动运行，我们可以每天为EDPR分析师提供最新的预测和预测，”Arancibia说。“我们的IT部门把我们安装在企业服务器上，我们只是简单地更新程序，不需要他们提供任何进一步的帮助，”Kouam补充道。
风险管理得到改善，节省了数百万美元．Arancibia说:“我们基于MATLAB的工具得出的结果提高了我们对风力发电组合风险大小的认识。”“这种意识使公司很早就采取了风险管理流程，对冲了我们的风险敞口，这使得EDPR更好地管理了价格和能源拥堵。”
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