工程学能源企业工程师实习生实习报告

工程学能源企业工程师实习生实习报告一、摘要2023年6月5日至8月23日，我在能源企业担任工程师实习生，负责风力发电项目数据监测与优化分析。通过7周现场实践，累计处理356组风机运行数据，完成3次功率曲线修正，使单机组月均发电量提升12.3%。运用MATLAB对10台风机振动频谱进行建模，识别出2处潜在轴承故障点，为后续维护提供依据。熟练应用AutoCAD绘制5张设备改造图纸，并参与编写2份技术报告。期间，采用PDCA循环优化数据采集流程，将错误率从5.2%降至0.8%，验证了“小步快跑、持续迭代”的工作方法在工程实践中的有效性。二、实习内容及过程2023年6月5日到8月23日，我在一家能源企业做工程师实习生，主要跟着团队搞风力发电项目的日常运维。刚开始几天，带我的师傅给我讲了公司风场的基本情况，包括12个风场的地理位置分布、总装机容量50MW，还有常用的设备型号和性能参数。第2到4周，我开始接触数据监测工作。每周要整理300多条风机运行日志，用Excel筛选出异常数据点，比如2台风机在7月15日出现功率波动超过10%，频率达到每小时5次。我怀疑是叶轮角度问题，就跟着师傅去现场用红外测温仪检测了驱动端温度，果然发现2处轴承温度偏移0.8℃，后来调整后问题解决。这段经历让我摸清了“数据异常现场验证技术干预”的工作流程。第5到6周参与了一个小改造项目。团队想给3号风场C01机组加装智能偏航系统，我负责做前期数据建模。用Python爬取了半年来的风速风向数据，用功率曲线拟合公式反推了切入/切出风速，发现当前设计值比实际风资源利用率低8%。为此我重新计算了叶片扫掠面积与桨距角，师傅夸我考虑得比较全面。虽然最后方案被否决了（预算不够），但过程让我学会用仿真软件CFD验证设计参数合理性。8月遇到个坎儿，调试新安装的SCADA系统时，远程监控平台突然显示5台风机振动频谱数据缺失。白天查日志发现是传感器通讯协议版本不兼容，晚上查资料才知道要升级到ModbusTCP协议。折腾到凌晨三点才搞定，第二天师傅还教我用MATLAB的FFT工具箱做频谱分析，说以后处理这类问题能少走弯路。实习最后两周参与技术报告编写，负责写“设备健康度评估”那部分。整理了10台风机过去一年的故障记录，用威布尔分布统计了主要部件的失效周期，发现齿轮箱的累积失效概率在3000小时左右达到63%。虽然只是基础分析，但感觉把课堂学的可靠性理论用上了，挺有意思。三、总结与体会这8周，从6月5日到8月23日，感觉像坐了个快速通道，直接从学校理论跳到工程现场。以前觉得风能就是风机转转发电，现在清楚整个产业链的复杂度了。比如做数据监测时，处理356组风机运行数据，光靠课本里那些静态分析方法根本不够用，必须动态看功率曲线、振动频谱这些实时参数，才能发现0.8℃的温度异常或者12.3%的发电量提升空间。这种把公式变成实际成效的感觉，挺带劲的。最值钱的是学会了“小步快跑”解决实际问题的思路。8月调试SCADA系统时，半夜折腾到三点才搞定的通讯协议问题，第二天师傅说下次遇到类似情况能节省至少20%时间。这种“做中学”的方式，比单纯背书强太多了。现在回头看，那些看似琐碎的细节比如用Python爬取风资源数据，用MATLAB做频谱分析都成了我简历上实实在在的技能点。这次经历让我明白，做工程师不光要有技术，还得有责任心。7月有一次台风预警，连续3天守在风场边，看着师傅们检查叶片偏航系统，心里其实挺紧张的。以前觉得设备坏了换就行，现在知道预防性维护能省多少成本。这种心态转变，是书本里学不到的。对职业规划来说，这次实习把我的兴趣更具体化了。之前模糊觉得想搞风电运维，现在明确想往状态监测方向发展。下学期打算去考个注册电气工程师的基础班，顺便多练练SolidWorks，毕竟那些CAD图纸看得我眼花缭乱。行业里说未来风电要搞智能运维，靠大数据分析预测故障，这让我觉得现在多学点编程、AI知识特别重要。当然，实习也让我看到差距。比如单位有些培训资料比较老，没怎么更新技术趋势这块；另外岗位分配时，有时候不太符合个人专长，像我偏数据分析的却分到画图纸更多的工作。如果单位能搞点轮岗，或者给新人多放点在线课程资源，效率肯定更高。总之，这段经历像块敲门砖，让我知道以后想进这行，光会理论不行，得把“动手能力+解决问题的思路”这两样练扎实。现在写报告，才真切感受到从学生到准职场人的变化，肩上好像多了点沉甸甸的东西。致谢2023年6月5日至8月23日的实习经历，离不开很多人的帮助。感谢实习单位给我这个机会，让我近距离接触真实的工程项目。带我的导师特别耐心，那些关于SCAD