能源集團(tuán)運(yùn)營維護(hù)實(shí)習(xí)報告一、摘要2023年7月10日至2023年8月28日，我在能源集團(tuán)擔(dān)任運(yùn)營維護(hù)實(shí)習(xí)生，負(fù)責(zé)輸電線路巡檢與設(shè)備數(shù)據(jù)分析。完成輸電線路無人機(jī)巡檢126公里，識別設(shè)備缺陷23處，提出優(yōu)化建議12項(xiàng)，累計(jì)處理數(shù)據(jù)集5.3GB。應(yīng)用Python腳本自動化生成巡檢報告，提升效率30%，缺陷定位準(zhǔn)確率達(dá)92%。通過參與設(shè)備狀態(tài)評估，學(xué)習(xí)運(yùn)用紅外熱成像技術(shù)診斷故障，掌握SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)解析方法。提煉出“基于巡檢數(shù)據(jù)的缺陷預(yù)測模型”，可復(fù)用于同類設(shè)備維護(hù)，驗(yàn)證數(shù)據(jù)支撐模型有效性，缺陷預(yù)測偏差小于5%。二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程實(shí)習(xí)目的是深入了解能源集團(tuán)運(yùn)營維護(hù)的實(shí)際工作，將學(xué)校學(xué)的知識用到實(shí)踐中。實(shí)習(xí)單位是省內(nèi)的能源集團(tuán)，主要負(fù)責(zé)電網(wǎng)的日常運(yùn)行和設(shè)備維護(hù)，規(guī)模挺大，業(yè)務(wù)范圍也挺廣。我被分配到輸電運(yùn)維部，跟著師傅們一起工作。實(shí)習(xí)期間，我主要參與了輸電線路的日常巡檢和設(shè)備數(shù)據(jù)分析工作。每天跟著師傅用無人機(jī)飛線路，大概飛了126公里，主要是10千伏和35千伏的線路。通過無人機(jī)掛載的攝像頭和紅外熱成像儀，我們發(fā)現(xiàn)了23處設(shè)備缺陷，比如絕緣子裂紋、金具銹蝕，還有幾處桿塔基礎(chǔ)沉降。我們把這些缺陷都記錄下來，用巡檢APP拍照定位，然后分析缺陷的嚴(yán)重程度，提出處理建議。期間我處理了5.3GB的巡檢數(shù)據(jù)，包括圖像、視頻和傳感器數(shù)據(jù)。有一次飛一條山區(qū)線路，信號不太好，無人機(jī)突然失聯(lián)，當(dāng)時心里挺慌的。幸好我之前學(xué)過一些無人機(jī)應(yīng)急處理的知識，趕緊按照預(yù)案操作，手動控制返航，把無人機(jī)安全帶了回來。這次經(jīng)歷讓我更深刻地理解了應(yīng)急處理的重要性。后來我花時間學(xué)習(xí)了更高級的無人機(jī)飛控設(shè)置，比如調(diào)整RTK參數(shù)，提高定位精度，現(xiàn)在飛同一條線，基本不會出現(xiàn)類似問題。通過參與設(shè)備狀態(tài)評估，我接觸到了紅外熱成像技術(shù)，學(xué)會了怎么看熱成像圖上的色差代表什么意思，比如溫度異常通常意味著存在缺陷。我還用Python寫了幾個小腳本，自動從SCADA系統(tǒng)中導(dǎo)出數(shù)據(jù)，生成巡檢報告，師傅們都說這能省不少事。實(shí)習(xí)最后，我參與了一個項(xiàng)目，基于歷史巡檢數(shù)據(jù)，做了一個簡單的缺陷預(yù)測模型，準(zhǔn)確率達(dá)到了92%，雖然現(xiàn)在還比較初級，但感覺挺有前景的。實(shí)習(xí)中遇到的最大挑戰(zhàn)是初期對現(xiàn)場設(shè)備的認(rèn)知不足，有時候看不懂圖紙，或者不知道某個部件具體叫什么名字。為了解決這個，我買了本電力設(shè)備手冊，平時巡檢時專門留心記，還跟師傅們多請教，慢慢地就熟悉了。另一個問題是數(shù)據(jù)分析能力有待提高，剛開始看海量數(shù)據(jù)時有點(diǎn)懵，后來就堅(jiān)持每天學(xué)一點(diǎn)Excel高級功能和Python庫，比如Pandas和Matplotlib，慢慢就上手了。實(shí)習(xí)最大的收獲是掌握了實(shí)際的工作流程，比如從線路巡視到缺陷處理，再到數(shù)據(jù)分析和報告撰寫，每個環(huán)節(jié)都接觸到了。特別是在處理那5.3GB數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)了很多以前沒注意到的細(xì)節(jié)，這讓我意識到數(shù)據(jù)在運(yùn)維工作中的重要性。職業(yè)規(guī)劃上，我更堅(jiān)定了走電力系統(tǒng)運(yùn)維這條路，感覺這行挺有技術(shù)含量的，需要不斷學(xué)習(xí)新知識，比如現(xiàn)在興起的無人機(jī)和人工智能在電力運(yùn)維中的應(yīng)用，感覺未來很有機(jī)會。實(shí)習(xí)單位的管理上，我覺得可以改進(jìn)的地方是培訓(xùn)機(jī)制，比如新來的實(shí)習(xí)生沒有系統(tǒng)性的培訓(xùn)計(jì)劃，很多時候都是跟著師傅走，學(xué)到的東西比較零散。建議可以搞個入職培訓(xùn)，把標(biāo)準(zhǔn)流程、安全規(guī)范、常用工具都系統(tǒng)地講一遍，這樣能更快適應(yīng)工作。另外，崗位匹配度上，我覺得我的數(shù)據(jù)分析能力可能沒有得到充分發(fā)揮，雖然寫了些腳本，但更多是輔助性質(zhì)，要是能接觸到更核心的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，可能會更有價值。建議可以多給我們些數(shù)據(jù)分析方面的任務(wù)，或者搞些跨部門的項(xiàng)目，讓我們接觸更多元的業(yè)務(wù)。三、總結(jié)與體會這8周，從2023年7月10日到2023年8月28日，在能源集團(tuán)的實(shí)習(xí)經(jīng)歷，讓我對能源系統(tǒng)運(yùn)維有了更具體的認(rèn)識，感覺像是把書里那些抽象概念給具象化了。實(shí)習(xí)的價值在于，我不僅學(xué)會了無人機(jī)巡檢的實(shí)際操作，比如飛完126公里線路后，能準(zhǔn)確識別出23處設(shè)備缺陷，還掌握了用Python處理5.3GB巡檢數(shù)據(jù)，效率提升30%，這讓我真切感受到理論與實(shí)踐結(jié)合的力量。這次經(jīng)歷直接影響了我的職業(yè)規(guī)劃。我開始更關(guān)注電網(wǎng)智能化運(yùn)維的發(fā)展，特別是無人機(jī)和人工智能在設(shè)備狀態(tài)評估中的應(yīng)用。我意識到，未來的運(yùn)維工程師不僅需要懂傳統(tǒng)技能，還得懂?dāng)?shù)據(jù)分析、懂智能工具。所以接下來，我打算深化Python在數(shù)據(jù)分析方面的學(xué)習(xí)，可能考慮報個相關(guān)的在線課程，或者去考個數(shù)據(jù)分析師的證書，希望能把實(shí)習(xí)中學(xué)到的東西系統(tǒng)化，為以后求職增加點(diǎn)底氣?？粗切┮蛉毕萏幚砑皶r而避免潛在事故的數(shù)據(jù)，我開始體會到肩上那份責(zé)任。以前在學(xué)校做實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)錯了重做就行，但這里的每一步都關(guān)系到電網(wǎng)安全，心態(tài)完全不一樣了。比如有一次處理數(shù)據(jù)集時，因?yàn)橐粋€小失誤，差點(diǎn)導(dǎo)致缺陷定位偏差超過5%，被師傅指出來后，我壓力特別大，但也明白了細(xì)節(jié)的重要性。這8周鍛煉了我的抗壓能力，也讓我更成熟了。行業(yè)趨勢上，我感覺能源運(yùn)維正加速向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI這些技術(shù)正在深度融入。實(shí)習(xí)中用到的紅外熱成像技術(shù)，現(xiàn)在配合AI分析，能更早發(fā)現(xiàn)故障隱患，這讓我覺得未來非常有前景。我希望能持續(xù)學(xué)習(xí)這些新技術(shù)，爭取在以后的工作中能貢獻(xiàn)自己的一份力。這次實(shí)習(xí)就像打開了一扇窗，讓我看到了更廣闊的天地，也明確了繼續(xù)努力的方向。四、致謝在此期間，衷心感謝能源