PowerGen 使用 NAG 的函数提高发电厂运作性能
面临的挑战
面对着日益竞争激烈的电力供应以及严格的环保标准，如何让电厂运作的有效益，便是当前 PowerGen 最大的课题，PowerGen 是英国的一家能源供货商。
负责提高发电厂的性能是 Ian Mayes 博士最主要的工作，他是 PowerGen 位于英国诺丁汉的电力技术中心软件工程部的资深工程师。Ian Mayes 博士拥有物理背景，负责开发工程流程的数学模型，尤其是利用模型来提高运作性能。
Mayes 博士说："在现今商业与环境的压力下，每个电厂运转优化的关键因素取决于限制锅炉内残留碳含量来减少氮氧化物的排放，或者是减少锅炉内碳含量来限制氮氧化物排放。"
电厂的运作效能便是基于这样的条件，因为很难在同一个时间同时减少未燃烧的碳以及氮氧化物。
解决方案
火力发电厂的煤炭燃烧过程是相当复杂的，任何的参数都有可能影响电厂的运作。这些参数包含了：锅炉内煤炭的分布状况、锅炉中空气分布的状况、煤炭的大小还有不同的煤炭来源等因素。
然而，对于哪些参数可以调整来提高运转性能也有很多限制。例如：燃油的流量需要维持，以便能够维持生产电量能够一致。 如果忽略这样的条件限制，那么模型跑出来的结果恐怕为了要减少电厂氮氧化物的排放，而停止电厂运作，如此将无法产生电力也无法产出盈余。
同样的对于蒸汽温度也是有限制的，控制参数也有上下边界的限制条件。
如此这样复杂的流程，具有许多因变量与自变量都会在模型中扮演重要的角色，很显然的这正是一个优化的问题。 这是一个复杂的问题，且需要加以解决，必须要在环境与商业间寻求一个最为平衡的优化解。
真正有效的方法只有一个 – 设计一个在燃煤电厂中锅炉内燃烧过程的数学模型，且在模型中含括所有的变量。
Mayes 博士继续解释："随着不断改电的环境立法标准与商业的压力，我们需要有一个能够提供电厂连续优化计算的模型，而非旧有只提供一次计算的应用程序。 然而持续对电厂进行检测也是不可行的，因此，我们发展了这样的数学模型，让发电流程可以基于某个特定的条件进行优化的计算 - 这样的概念可以应用于各种不同的工业系统中。 这所有关键的因素在于生产流程的模型，我们可以利用优化函数来找出最佳解。"
在开发与设计这个模型时，PowerGen 找到了 NAG 的数值算法库，且将其集成到他们的应用系统中。
Mayes 博士说："有许多的变量与参数都可能会影响到发电性能，所以在我们的模型中需要大量的计算。 虽然我们专注在开发我们专有的应用系统，我们仍需要使用 NAG 算法库负担模型中的数学计算。我们发现到 NAG 算法库能够提供我们所需要的功能。"
"不仅仅如此，NAG 拥有高质量、高可信赖度、详尽的手册与一流技术支持的名声。当我们遇到任何复杂的数学运算问题，我们都会先看看 NAG 是否有提供这样的函数功能。"
获得的成果
如今，PowerGen 公司已经完整开发好锅炉模型程序了，其中透过 NAG 的函数可以计算在各种条件下发电厂运转性能的最佳参数。
如果立法或者商业环境改变，那么模型中的参数便可以进行调整。更为重要的是，这个模型可以让 PowerGen 在更改参数前，先确定这些参数的变化可能会对性能造成的影响。 任何的验证都能够快速且经济的运行，从而可以在特定的条件下调整参数达到最佳的运转性能。
在讨论到 NAG 算法库带给 PowerGen 的贡献时，Mayes 博士说："毫无疑问的，采用了 NAG 算法库后让我们的开发复杂数学程序的时间减少了许多。此外，在使用 NAG 的产品时，我们可以能更相当的放心。我们知道他们的产品是精确的、可靠的以及稳定的，他们不会有任何的问题。"
NAG Fortran 算法库
NAG Fortran 算法库包含了超过 1,500 多个复杂与精密的数学与统计函数，许多用户将其集成至各种的应用系统中，例如：Visual Basic, VBA, Excel, Fortran 与 C/C++ 程序中。
NAG 的函数包含了各种不同的领域：特征值、特征向量、傅立叶变换、插值、线性代数、优化、偏微分与常微分方程、积分、曲线与曲面拟合、随机数生成与各种统计函数。
每一个函数皆经过完整的验证与测试，并在不同的平台间进行测试。只有符合我们严格的计算质量标准，我们才会推出。
NAG 同时提供 C、Fortran 90 与并行算法库的版本，NAG 算法的背后都有完整的服务与技术支持团队，也提供客制化服务。支撑所有 NAG 产品的高质量是我们的最为著名详尽的手册数据。
资深工程师 Ian Mayes 博士
软件工程部
PowerGen 诺丁汉能源技术中心