Гужов Сергей Вадимович - Профиль автора
Гужов Сергей Вадимович
к.т.н. · Доцент, директор Центра подготовки и профессиональной переподготовки «Автоматизированные системы управления тепловыми процессами в энергетике и промышленности», ФГБОУ ВО НИУ «МЭИ»
Научные специальности публикаций
- 2.1.3 Теплоснабжение, вентиляция, кондиционирование воздуха, газоснабжение и освещение18
- 2.3.3 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами1
- 05.14.04 Промышленная теплоэнергетика3
- 05.23.03 Теплоснабжение, вентиляция, кондиционирование воздуха, газоснабжение и освещение2
Научные интересы
- Прогнозирование энергопотребления и надёжности с применением искусственных нейронных сетей
Об авторе
Подготовлена диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук «Теория и методы интеллектуального анализа состояния и прогнозирования процессов теплопотребления в централизованных теплоэнергетических системах». На протяжении 4 лет — научный руководитель НИР «Разработка нейросетевого программного обеспечения по прогнозированию спроса на тепловую энергию объектами массового строительства города Москвы».
Участие в выполнении НИР:
- «Разработка критериев технологической независимости АСУ ТП» (2023);
- «Разработка и актуализация технической политики ПАО «МОЭК»» (2020);
- «Разработка и актуализация технической политики ПАО «Мосэнерго»» (2020).
Представлял ФГБОУ ВО НИУ «МЭИ» (ТУ) на 2 BRICS Young Scientist Forum 2017 в Ханчжоу (КНР). Был представителем от Российской Федерации на 1-м заседании рабочей группы BRICS «Новые и возобновляемые источники энергии», проходившем в провинции Чжэцзян (Юйхан, Ханчжоу) в рамках саммита BRICS-2018.
В 2019 году — соорганизатор семинара с участием ученых и экспертов России и стран АСЕАН «Эффективное производство, транспортировка и потребление электрической энергии». Участниками стали представители Министерства энергетики и Министерства иностранных дел Российской Федерации, а также 19 представителей министерств энергетики стран АСЕАН: Брунея, Камбоджи, Индонезии, Лаоса, Малайзии, Мьянмы, Сингапура, Таиланда и Вьетнама.
Публикации в журнале «С.О.К.» 29 публикаций
С. В. Гужов, А. А. Арбатский, Д. В. Тороп
Проблемы структурной и параметрической оптимизации являются весьма актуальными, как для проектирования новых, так и при модернизации существующих систем теплоснабжения
С. В. Гужов, А. А. Арбатский, …, А. О. Сорокина
Разработка цифровой модели системы вентиляции с помощью нейросетевого прогнозирования позволит проводить различные сценарные моделирования, выполнять задачу оптимизации параметров
С. В. Гужов, Е. В. Крылова, С. А. Андрюнин
На сегодняшний момент суммарное потребление энергии в мире составляет 20 млрд тонн условного топлива в годовом исчислении и ежегодно
С. В. Гужов, Е. В. Крылова, М. А. Гавриленков
Современные энергосистемы, помимо требований к надёжности и долговечности, должны обладать рядом свойств, касающихся гибкости, устойчивости
С. В. Гужов, М. М. ТРОФИМОВ
Для оценки энергоэффективности продукции и технологического процесса используется показатель энергетической эффективности, который измеряет потребление или потери энергетических ресурсов. Россия занимает третье место в мире по совокупному объёму энергопотребления (после США и Китая), и её экономика отличается высоким уровнем энергоёмкости. Россия располагает одним из самых больших в мире технических потенциалов повышения энергоэффективности, который составляет 45% от текущего уровня потребления энергии.
С. В. Гужов, П. А. Пенкин
В работе приведены результаты расчёта норм расхода теплоты в городе Анадырь и сравнения их с реальными данными.
С. В. Гужов, А. П. Ранько
Изучение влияния облачности небосвода на тепловые потери излучением позволит получить более детальное представление о их доле в суммарных потерях сооружениями в зависимости от разных погодных условий, найти материалы и виды внешних покрытий, которые бы обеспечивали наибольшую энергетическую эффективность.
С. В. Гужов, А. О. Барабанов
Цель работы — рассмотреть возможность применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогнозирования тепловой нагрузки на отопление. В программном комплексе Statistica были обучены, протестированы и проверены на контрольных значениях несколько автоматизированных нейронных сетей, различающихся по структуре. Массив входных и выходных (обучающих) данных был составлен на основе уравнения теплового баланса. При различных известных значениях основных составляющих теплового баланса была рассчитана тепловая нагрузка на отопление. На контрольных данных при подборе пяти моделей минимальное среднее относительное отклонение составило 4,64%.
С. В. Гужов, И. А. Султангузин, …, отдел энергоменеджмента НИУ «МЭИ»
В статье представлена стратегия развития системы энергоснабжения зданий Национального исследовательского университета «МЭИ» (НИУ «МЭИ») на основе концепции «зелёного» строительства. Представлены результаты разработки математической модели одного из учебных корпусов МЭИ (корпуса М), связанного с научно-технической библиотекой университета. Математическая модель была создана с помощью программы designPH и программного обеспечения для проектирования «пассивного здания» PHPP. Представлены результаты расчёта системы энергоснабжения здания с низким потреблением энергии.