建筑环境与能源应用工程建港能源管理实习报告

建筑环境与能源应用工程建港能源管理实习报告一、摘要

2023年7月10日至8月25日，我在某港口能源管理岗位实习，担任能源数据分析师。通过建立港口能耗监测系统，完成对3个主要能源站点的实时数据采集与处理，累计分析约5.2万条能耗记录，识别出其中2个站点的水冷机组运行效率低于行业标准的12%，提出优化方案后使冷却水系统能耗下降8.3%。应用BIM建模技术绘制能耗分布图，结合热流模拟软件分析出堆场区域冬季热损失达15.6%，为围护结构改造提供依据。通过建立回归分析模型，实现日耗能预测准确率达89%，累计节省能源成本约12万元。提炼出基于IEC62561标准的能源数据标准化流程，以及利用Python爬取设备历史日志的自动化分析方法，为后续能源审计提供可复用工具。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把学校学的建筑环境与能源应用工程的理论知识，跟港口能源管理的实际工作结合起来，看看书本上的COP（能源利用效率）计算、热负荷模拟这些，在现实项目里怎么落地。

实习单位是家专门做港口设施能源优化的公司，他们负责好几个大型码头的节能改造项目，工作核心就是怎么让港区这些大能耗设备，比如冷藏箱堆场、大型泵站、冷库的制冷机组，运行得更省电。

实习内容跟港口的能源管理系统紧密相关。刚开始跟着师傅学习他们的能耗监测平台，这个平台整合了各个站点的智能电表、水表和热力系统的数据，用的是BACnet和Modbus协议。我花了差不多两周时间，负责整理三个核心能源站点的数据，发现其中一个冷库的离心式制冷机组，实际运行COP只有0.68，比设计值低不少。通过分析能耗曲线和设备运行日志，我定位到是冷却水温度偏高的问题，大概是比正常值高3℃，导致制冷效率下降。后来我们调整了冷却塔的运行策略，增加了旁通循环，水温度降下来了，冷机COP提升到了0.78，一个月下来大概能省电2.5万度电。我还参与了港口堆场围护结构的热损失计算，用了热流模拟软件，发现如果外墙加一层岩棉保温，整个冬季的热损失能减少15%左右，这个结果后来被写进了节能改造方案里。每天下班前，我都会把当天的能耗数据整理成报告，用Python写了几个小脚本，自动从平台抓取数据，画成趋势图，师傅说挺实用的。

遇到的困难主要是初期不太熟悉港口这些设备的术语，比如什么是“钟罩式冷库”，什么是“板式换热器”，还有就是能耗数据里有些异常值，一开始看不出来是传感器故障还是正常波动。为了解决这些问题，我逼着自己多看技术文档，遇到不懂的就问师傅或者查资料，还特意去学了IEC62561这个能源数据交换标准，知道怎么规范地处理和展示数据。另一个挑战是港口作业跟民用建筑不一样，他们的能源需求波动特别大，比如夜间堆场要降温，白天又要给集装箱制冷，怎么平衡这些负荷是个难题。我尝试用机器学习的方法做负荷预测，但数据量不够，模型效果一般。后来还是师傅指点，说港口的负荷规律更多是跟船舶到港时间、天气这些因素相关，直接用回归分析模型效果更好。

实习成果最明显的就是那个冷库制冷机组优化项目，直接省电2.5万度，算下来一年能省不少钱。还有就是学会了一套完整的能源数据分析流程，从数据采集、清洗、分析到报告撰写，还有那个用Python自动生成报表的小工具，我觉得挺实用的。最大的收获是认识到港口能源管理跟单纯做建筑节能不太一样，这里有更多动态变化的因素，需要更强的系统思维和现场协调能力。

职业规划上，这次实习让我更确定了自己想往智能能源管理方向发展，特别是结合大数据和AI优化能源系统这块。港口这个环境让我看到，未来的能源管理师不仅要懂技术，还得懂怎么跟不同部门沟通协调。

实习单位管理上，我觉得他们项目多，有时候任务分配有点乱，几个人可能同时在跟好几个客户对接，信息传递容易出错。培训机制也挺欠缺的，主要是师傅带徒弟，但系统性不强，有些知识点可能一个师傅也说不清楚。岗位匹配度上，我的工作内容跟港口设施运维结合挺紧密的，但离纯粹的能源战略规划还差得远，如果公司能提供更多这方面的机会，可能对新人成长更好。

我建议他们可以建立更标准化的培训手册，把一些常见的问题和解决方案整理出来，还有可以引入一些在线学习资源，比如关于智能控制系统、储能技术这些新东西的培训。另外，可以在项目团队里明确分工，比如专门有人负责数据分析，有人负责现场实施，这样效率可能会更高。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是从理论世界一头扎进了实践的海浪里，冲击得挺厉害，但也挺清醒。7月10号刚去的时候，心里挺打鼓的，很多在学校觉得理所当然的知识点，到了实际项目里发现完全不一样。比如港口那种大负荷、短时间的能源需求特点，冷库制冷剂载冷剂的选择，这些在课本上只是概念，真要分析设备运行数据、看能耗曲线，才知道里面门道深。通过分析那5万多条能耗数据，发现冷却水温度那点小波动（3℃）居然能影响冷机COP这么多（从0.68到0.78），这让我深刻体会到，能源管理里很多优化空间，就藏在细节里，需要耐心和细心去挖掘。

实习最大的价值闭环，就是把我学的那套传热学、流体力学、甚至Python数据分析的技能，真真切切用上了。刚开始写能耗报告，画图都手忙脚乱，后来慢慢熟练了BIM建模展示能耗分布，用回归分析做负荷预测（准确率89%），感觉就像把课本里的公式变成了实实在在能解决问题的工具。看到自己提出的优化方案真的帮码头省了电，那种成就感是做课程设计完全体会不到的。这也让我更清楚了自己未来想干嘛想搞智能能源管理，特别是怎么用数据和技术让整个港口的能源系统运行得更聪明、更高效。港口能源管理的动态性、复杂性，让我觉得这行特别有挑战，也特别有前景。

行业趋势这东西，实习里感受最深的，就是数字化和智能化越来越重要。现在港口都在搞智慧码头，能源管理平台集成的东西越来越多，从智能电表到热力系统，数据量爆炸式增长。这就要求我们不仅要懂传统的暖通空调知识，还得懂点物联网、大数据分析，甚至AI算法。我师傅他们现在就在研究怎么用机器学习预测船舶到港带来的瞬时负荷冲击，再反过来调整冷机运行策略，这已经超出了我学校学的范围。未来行业肯定更强调跨学科能力，这也是我接下来要努力的方向。

心态转变这东西，挺难描述的。以前在学校，做项目就是按部就班完成任务，老师给什么要求就做什么。到了实习，发现很多事情不是你把技术做对就行，还得考虑成本、考虑现场施工条件、考虑不同部门怎么配合。比如提节能方案，光算理论上的COP还不够，还要跟运维部门沟通他们日常操作习惯，跟采购部门说设备成本，这中间的沟通协调能力，是学校里学不到的。最明显的是责任感，每天负责的那几个站点的能耗数据，关系到实际电费成本，压力挺大的。虽然有时候加班晚，数据核对到半夜，但确实感觉成熟了不少，抗压能力也强了点。

对未来的规划挺清晰的。这次实习暴露出我在智能控制、大数据分析这些方面的短板，接下来学习肯定要往这些方向补。打算下学期把Python的数据可视化库再学深点，争取把那个能耗报表自动生成的脚本优化得更完善。另外，行业里好像能源管理相关的职业资格证书挺有用的，比如那个能源审计师证，虽然我现在还是学生，但可以先了解了解考试要求，把相关课程提前学起来。感觉这段经历，就像给我求职简历上添了个沉甸甸的实绩点，至少面试的时候，能具体讲出个所以然来，而不是空喊口号。实习这东西，真的不能只停留在“看”和“学”，得“做”进去，才能真正变成自己的东西