“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，我们可以在不涉及IT的情况下更新生产系统。”
Manuel Arancibia, EDP可再生能源
EDP可再生能源的麦田风电场。
运营煤炭、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。风电场的产量是根据当地风速变化的，这使得预测的可靠性大大降低。
为了做出准确的收入预测和风险收入预测，EDP可再生能源北美公司(前Horizon Wind Energy公司)将其投资组合中所有风电场的产量预测与期货市场的电价预测相结合。使用MATLAB®在美国，EDPR的分析师们开发了一个自动化的风险预测系统，该系统将历史数据、当前价格和专家分析师的前瞻性估计考虑在内。
“因为我们的团队已经了解MATLAB，所以我们不需要程序员。相反，我们的结构化和市场运营分析师已经具备了必要的数学和经济学经验，他们直接开发了这个系统，这是一个效率高得多的过程，”EDPR的市场运营经理曼纽尔•阿ancibia表示。“MATLAB使这些分析师从零开始，建立一个可靠的、可扩展的预测和分析解决方案。”
EDPR最初预测电价的系统并不可行。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，有些甚至多达50万行。”“这个系统不可靠。它崩溃了，无法扩展，每次新的运行都需要几个小时的手动步骤。”
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地点的价格和风力水平交叉关联起来——这是一项复杂的任务，对电子表格来说具有挑战性。
EDPR需要一个自动化的预测风险管理可靠和可扩展的解决方案，并且可以在现有的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的系统:价格报告系统(PRS)用于价格预测，投资组合决策系统(PDS)用于投资组合和风险分析。
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，对这些数据进行分析，从而产生未来几年所有EDPR风电场的每月价格预测。
Weeks使用MATLAB编译器部署了一个每天早上自动运行的PRS版本，并将其预测结果存储在数据库中。
在开发PDS时，EDPR的高级结构化分析师Cedric Kouam使用Database Toolbox访问PRS价格预测。
他利用计量经济学工具箱™，基于历史期权交易信息确定定价信息的中短期波动率。
根据来自EDPR的风评估小组的输入，Kouam使用统计学和机器学习工具箱™和曲线拟合工具箱™来找到一个与每个站点的历史风水平数据相匹配的统计分布。
Kouam用统计和机器学习工具箱生成随机数，用于蒙特卡罗模拟研究风的分布和能源价格。这些模拟使用了超过2000种情景，量化了单个风电场和EDPR的整个风电场投资组合的风险值、风险收益和总体预期收益。
使用电子表格链接™，Kouam将结果保存到微软®Excel®电子表格。该链接使分析师能够使用Excel作为库瓦姆基于MATLAB的风险算法的接口，节省了人工操作的时间。
作为最后一步，Kouam使用MATLAB编译器创建一个独立版本的PDS，每天早上在PRS完成其处理30分钟后运行。
EDPR正在使用PRS和PDS产生的结果来指导战略，评估潜在的风电场地点，并做出短期和长期的商业决策。
核心过程自动化．“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，”威克斯说。“PRS在几分钟内完成分析，每天早上自动运行。”
独立的程序与企业IT基础设施无缝集成．Arancibia说:“通过使用MATLAB编译器创建独立的操作程序并自动运行它们，我们可以每天向EDPR分析师提供最新的预测和预测。”“我们的IT部门将我们安装在企业服务器上，我们只是简单地更新程序，而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的工具产生的结果提高了对我们风力发电投资组合风险程度的认识。”“这种意识促使公司很早就采取了风险管理流程，对冲了风险敞口，从而在EDPR实现了更好的价格和能源拥堵管理。”
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