能源系统研究工程师实习生
Gridmatic
公司概况
他们的业务
Gridmatic是一家私营的人工智能驱动的电力营销公司，专注于通过先进的机器学习算法优化可再生能源和电池存储操作。公司成立于2016年，专注于预测美国主要市场（如ERCOT（德克萨斯州）和CAISO（加利福尼亚州））的能源供应、需求、定价和电网交易（来源： cience.com, gridmatic.com）。他们的核心技术利用人工智能和机器学习模型来预测电力市场动态，从而帮助优化可再生能源发电机、电池存储系统和零售能源消费者的运营。这种创新的方法使Gridmatic能够与依赖手动流程的传统电力营销商区分开来（来源： gridmatic.com, gridmatic.com）。公司提供一系列产品和服务，包括为存储所有者提供的投标优化、收益分享协议，以及为大型能源用户（如数据中心）量身定制的零售能源合同（来源： gridmatic.com, gridmaticretail.com）。
项目与业绩
Gridmatic成功管理了多个显著项目，包括在德克萨斯州的50 MW / 100 MWh电池存储系统，该系统于2023年通过其5000万美元的能源存储基金投入运营（来源： gridmatic.com）。另一个重要项目是位于德克萨斯州斯卡里县的57 MW / 114 MWh Cross Trails电池能源存储系统（BESS），该项目与Energy Vault签订了10年的购电协议，预计将在最近的公告后开始建设（来源： ess-news.com）。此外，Gridmatic还参与了位于加利福尼亚州尼波莫的100 MW / 400 MWh Caballero BESS，作为Alpha Omega Power的优化者，并与Sol Systems在ERCOT签署了一份10 MW的太阳能购电协议（PPA），为EdgeConneX数据中心提供每小时匹配的清洁能源（来源： gridmatic.com）。这些项目突显了Gridmatic在可再生能源领域扩展其影响力的承诺。
近期发展
在过去两年中，Gridmatic取得了显著进展，包括在2023年11月关闭其5000万美元的能源存储基金，该基金使得50 MW的德克萨斯电池的运营成为可能，并计划管理总计高达500 MW（来源： gridmatic.com）。公司还在2024年与Sol Systems为EdgeConneX签署了一份10 MW的ERCOT太阳能PPA，并为Energy Vault的57 MW Cross Trails BESS获得了10年的购电协议（来源： gridmatic.com）。此外，Gridmatic与Alpha Omega Power合作，作为其100 MW Caballero BESS的优化者，该项目于2024年12月宣布，从而将其投资组合提升至300 MW（来源： ess-news.com）。公司还在2024年10月推出了Gridmatic Retail，专注于在德克萨斯州的增长并扩展到PJM市场。
在这里工作
Gridmatic雇佣了多样化的专业人才，包括研究人员、工程师、数据科学家和能源行业资深人士，他们共同为公司在能源领域的创新方法做出贡献。领导团队包括首席执行官兼创始人Matt Wytock、首席商业官David Miller和首席财务官Erin Kogan等（来源： gridmatic.com）。公司文化强调团队合作、持续学习、多样性和诚信，营造了一个重视工作与生活平衡的协作环境。招聘主要集中在其库比蒂诺总部，支持在ERCOT、CAISO和PJM市场的增长（来源： climatebase.org）。虽然具体福利没有公开详细说明，但Gridmatic作为湾区的ClimateTech初创企业，其竞争性福利与其使命驱动的理念相一致。
最后更新于 2月 23, 2026 | 报告问题
As an intern, you'll work with Gridmatic's research engineers on electricity market simulation, directly supporting SCUC/SCED development.
Responsibilities
- Develop/maintain network security analysis (NSA) to produce reliability constraints across large-scale ISO systems
- Assist in building and validating SCUC/SCED models, with realistic transmission and contingency constraints.
- Help automate NSA for integration into market optimization workflows.
- Support data processing pipelines for network, generator, and market datasets across ISOs (ERCOT, PJM, CAISO, etc.)
- Experiment with machine learning approaches to accelerate dispatch or contingency evaluation.
- Document results, highlight performance gaps, and propose improvements
Qualifications
- Enrolled in EE, or Energy Systems (MS or PhD student)
- Coursework in power system operations (unit commitment, economic dispatch, OPF)
- Familiarity with power flow and network modeling
- Solid programming skills in Python
- Comfort with optimization formulations (linear, MILP)
- Strong problem-solving skills and eagerness to learn real-world ISO practices
Bonus Skills
- Experience with SCUC/SCED formulations in research or coursework
- Exposure to market data from ISOs (bids, constraints, outage/contingency reports)
- Familiarity with probabilistic or ML-based methods
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