“因为我们需要作出快速反应，把生产转移的限制和不断变化的需求，我们可以不依赖于封闭的或专有的解决方案。金宝搏官方网站有了MathWorks工具，我们得到更准确的结果，我们可以灵活地开发，更新，并根据不断变化的需求，优化我们的模型。”
天使卡瓦列罗，天然气公司Fenosa则
天然气公司Fenosa则（现Naturgy能源集团S.A.），最大的综合性天然气和电力公司在西班牙和拉丁美洲，有一个发电容量总计超过13000兆瓦。该公司的产品组合包括煤，联合循环燃气，核能，风能和可再生资源。要确定如何最好地在批发市场销售电力，该公司必须准确地预测第二天的价格和需求以及电力的可用性。
天然气公司Fenosa则使用MathWorks工具开发和优化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，和雨预测;碳信用额的值;对电网和传输容量。确定如何最佳地分配需求涉及解决一个复杂的优化问题已经超出市售软件的能力。此外，很难市售车型适应西班牙电力市场的监管和市场环境的变化。
“我们必须能够迅速地在法规的变化，生产能力和需求模式的回应，”卡瓦列罗说。“我们尝试使用商业软件，但它不能提供我们所需要的许多答案。在我们的情况下，封闭的系统不正常工作。我们需要一个开放的开发平台，我们可以用它来开发我们自己的算法和计算“。
天然气公司Fenosa则工程师们使用MathWorks工具开发预测需求模型，降低生产成本，并验证基础设施能力。该团队使用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。
要开发风场模型，卡瓦列罗使用MATLAB关联的历史风力强度测量与实际的风电生产。用一个简单的线性相关性开始，他利用改进底层技术的知识模型。
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®到发电机的行为进行建模公司的基础设施。
响应时间减少了几个月。“该架构允许快速工作投产新的计算机程序。因为我们的MATLAB模型被设计为灵活的，可扩展的，我们发现它很容易监管变化的一个或两个星期内作出反应，”卡瓦列罗说。“我们将不得不等待几个月的供应商与新规格的商业化产品。”
效率翻番。在像微软语言“发展我们的模型®Visual Basic中®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，很容易维护的程序。我们不要浪费时间创建纸质文件来说明什么车型做”卡瓦列罗说。“MATLAB代码是很容易理解和实践自我记录，因此由一个人开发的程序可以被另一个毫无困难地进行修改。”
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