建筑环境与能源应用工程能源谷能源管理实习生实习报告

建筑环境与能源应用工程能源谷能源管理实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在能源谷担任能源管理实习生，负责能源数据采集与优化分析。通过搭建能源监测系统，实现办公区、生产区水电能耗实时监测，8周内累计采集数据12.7万条，识别出3处能耗异常点，提出节能改造建议后，办公区空调能耗下降18.2%，全年预计节约电费约8.6万元。运用BIM技术建立能源模型，模拟不同工况下的能耗变化，验证了分区调温策略的可行性，将理论计算误差控制在5%以内。总结出基于时间序列分析的能量预测方法，将负荷预测准确率提升至92%，形成可复用的能源诊断流程。二、实习内容及过程实习目的主要是想把课堂上学到的建筑能耗理论跟实际工作对接上，看看能源管理岗位具体是干啥的，顺便积累点项目经验。实习单位是个专注于新能源技术研发和智慧能源管理的平台，名字就叫能源谷，氛围挺开放的，搞各种节能改造项目，服务对象有工厂也有写字楼。实习内容开始是跟着师傅跑现场，学怎么用U型管热成像仪检测建筑围护结构热桥，7月8号第一次去的时候还真发现了三层玻璃幕墙中间有空气渗透，师傅说这就是典型的冷风渗透问题。后来花了两周时间，我们小组负责整个办公区的能耗数据整理，用的是IEC61850通信协议采集的智能电表数据，每天晚上要跑Python脚本清洗异常值，8月5号整理完发现空调系统能耗峰谷差太大，最高时达到1.8，行业普遍认为超过1.5就得优化。我们用了能耗分项计量原理，把办公区分为五个区域，用动态时间规整法分析负荷曲线，发现10点到16点的西向窗墙能耗激增，提出增加遮阳百叶的建议，9月回访时看到业主真的装了，监测数据显示室温波动系数从0.12降到0.08。遇到最大挑战是7月15号调试能源监测系统时，BIM模型跟实际管线数据对不上，暖通主管道标注的是镀锌钢管，现场却是PPR，折腾了三天才找到原因，原来是设计图和施工图没同步更新。后来跟IT部门沟通，学会了用Navisworks做空间碰撞检查，现在做方案前都得先跑一遍这个流程。8月20号做的那个分时电价响应策略模拟，用了COPilot生成负荷预测模型，但误差一直降不下来，导师建议我参考IEA的预测方法，重新调整了权重参数，最终相对误差控制在5%以内。实习成果主要体现在三个方面，一是参与完成的办公区节能改造方案，预计年节约标煤14吨；二是独立完成的那个分时电价报告，被技术部采纳了；三是积累了12万字的能耗数据手册，包括气象参数、设备运行记录这些。收获最大的是把热力学第二定律用到空调系统诊断上，比如8月10号分析通风空调系统时，发现送回风温差恒定但湿度控制不稳，用焓湿图一分析，原来是因为表冷器冷凝水盘堵塞导致盘管效率下降，这个细节课本上没细讲。单位管理上我觉得有点问题，比如8月25号我提交的太阳能光伏系统效率分析报告，审批流程等了半个月，但当时正好赶上新能源补贴政策调整，有点耽误事。另外培训机制也不太完善，刚开始完全靠师傅带，要是能有个系统的入职培训就更好了。岗位匹配度上，我挺喜欢做数据分析这块的，但单位更缺现场调试能力强的，有时候会觉得自己的专业技能用得不够充分。建议他们可以搞个师徒制，同时建立知识库，把常见问题跟解决方案电子化，还能减少沟通成本。这次经历让我意识到，做能源管理不光要懂技术，还得会跟人打交道，尤其是跟甲方沟通的时候，得把专业术语转化成他们能听懂的话。三、总结与体会这8周在能源谷的实习，感觉像是从理论世界一头扎进了实践海洋，以前觉得抽象的公式和模型，现在都能摸到实实在在的能量流动。7月1号刚去的时候，面对那些跳动的能耗数据和复杂的管线图，说实话挺懵的，连BMS系统是什么都不太清楚，只能靠问。但8月底离开时，自己独立做的那个分时电价响应策略分析报告，误差控制在5%以内，得到了导师的认可，这种感觉挺奇妙的，突然觉得自己真的学到了东西。实习最大的价值在于，让我明白了课堂上学到的热力学定律、空气动力学原理，到底能怎么在节能改造里变现。比如8月10号分析办公区那个新风系统，发现送风温度偏高了2℃，按照焓差计算，全年冷负荷增加了约15kW，直接导致能耗上升。后来我们调整了过滤等级和送风温度设定，改造后监测数据显示，空调能耗峰谷差从1.8缩小到1.3，这比单纯看理论公式要有意思多了。这种把知识转化为实际效益的感觉，是课本给不了的。这次经历也帮我理清了职业规划。我一直想往智慧能源管理方向发展，实习中接触到的能耗分项计量、负荷预测这些，都是我未来想深耕的方向。现在看得很清楚，要做好这块，光懂技术还不够，还得懂经济性分析，比如8月20号做的那个太阳能光伏系统ROI测算，要考虑设备折旧、运维成本这些，单纯看发电量不行。所以接下来打算补补能源经济学方面的知识，看看能不能拿下那个注册能源工程师基础班的证书，至少先有个入门资格。行业趋势上，现在到处都在提数字化、智能化，8月15号去参观那个智能楼宇展的时候，看到不少厂家在搞AI算法优化空调策略，连湿度控制都开始用机器学习了。这让我意识到，以后能源管理师不光要懂暖通，还得懂点算法，不然很快就被淘汰。实习单位虽然规模不大，但那种鼓励尝试新方法的氛围挺舒服，比如我提的那个用Python做能耗数据可视化的建议，虽然最后没完全实现，但师傅还是夸我有想法。这种环境很适合年轻人犯错，也适合年轻人成长。从学生到职场人的心态转变也挺明显的。刚开始写报告总觉得辞藻要华丽，要显得自己多懂，现在明白，能用最直白的话把问题说清楚，比堆砌术语有价值得多。8月25号跟甲方沟通那个遮阳百叶方案时，一开始想用焓湿图解释，对方听得一头雾水，后来换算成夏天同等面积空调省多少电费，对方一听立马就感兴趣了。这件事让我记住了，技术再好，最终得服务于人，服务于效益。实习结束是结束了，但感觉学的东西才刚刚开始，那些没弄懂的数据点、没跑通的分析模型，都成了我接下来要啃的硬骨头。四、致谢感谢能源谷提供这次实习机会，让我能把书本上的风管计算、冷负荷估算用在实际项目里。特别感谢带我的导师，8月份那会儿我搞不定BIM模型跟现场管线对不上号，他带着我跑了三天现场，最后用Navisworks才找到问题所在，这种实打实的教诲比上课有用多了。还有技术部的几位同事，