DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 仿真验证 为了验证本文提出的基于MAS的校园微电网黑启动策略，在Matlab/Simulink平台上搭建如图1所示的校园微电网模型。模型中包含：光伏、微型风机、单轴微型涡轮机、燃料电池4种分布式电源，教学楼、办公楼、食堂、学生公寓负荷分别为：50 kW、30 kW、70 kW、30 kW。 假设微电网故障瘫痪后，对微型涡轮机1、2没有影响，它们都能成功的重新起动，微电网在t = 0 s时启动黑启动策略。当t = 5 s时SSMT1启动并接入受保护的教学楼负荷；当t = 10 s时燃料电池启动并接入受保护的办公楼负荷；当t = 15 s时SSTM2启动并接入受保护的食堂负荷。 具有黑启动能力的分布式电源启动完成后，就形成了教学楼、办公楼、食堂3个子网络。如图4所示，SSTM1、燃料电池、SSTM2分别接入负荷后，微电网频率按照每一逆变器中所用的下垂特性曲线偏移。 将3个子网络并联组网，建立低压电网：当t = 30 s时教学楼子网与低压电网同；当t = 57 s时办公楼与低压电网同步；当t = 86 s时食堂与低压电网同步；当t = 100 s时检测低压电网可用裕量，接入可控负荷；当t = 120 s时教学楼子网的微型风机从低压电网吸收功率实现启动；当t = 130 s时办公楼子网的光伏组PV1接入低压电网；当t = 140 s时学生公寓的光伏组PV2接入低压电网。 如图5所示，各子网络在与低压电网同步过程中，由于逆变器上有微小的频率变化，在子网络电压与微电网电压之间存在微小的相位误差，分布式电源agent校正同步条件，纠正每一准备于低压电网同步的逆变器的电压幅值和相角，经校正后，子网络电压与微电网电压相吻合。 黑启动的最后阶段，改变SSTM1、燃料电池和SSTM2的控制方式，由电压/频率控制变成有功/无功控制，对微电网的整体进行优化，调配每个分布式电源的输出功率。 在无黑启动能力的分布式电源中，采用的是电压幅值下垂控制，通过对逆变器的电压做适当的微调，保证同步前电压幅值的误差接近于0，如图6所示，所用的电压微调法确保了微电网黑启动的稳定性，没有发生功率振荡。 图4. 频率随时间变化 图5. 电压随时间变化 图6. 有功功率随时间变化
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user: 6. 结论 对电力系统黑启动，国内外已多有研究，但这些研究成果多局限于传统电力系统，传统电力系统的发电单元具有较大的转动惯性，即便发生短路故障，电路电流仍然较低，而微电网中的分布式电源多为无惯性的逆变器型电源，因此微电网的黑启动与传统电网的黑启动存在较大差异。鉴于含分布式电源微电网的广泛利用和用户对分布式电源可靠性要求的不断提高，微电网黑启动研究是推进微电网应用亟需解决的问题。基于此，本文依次阐述了微电网的黑启动要求、控制方式的选择、运行方式的确定，以某高校校园微电网为模型，提出了一种基于MAS的微电网黑启动策略，并制定了详细的黑启动动作方案。通过仿真平台的实验验证，该黑启动策略能独立自主、稳定快速地实现微电网故障瘫痪后的黑启动。下一步为了完善该黑启动策略，将利用英国电讯公司的Zues agent开发平台，设计全面的多级代理系统以应对更为复杂的微电网系统。
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user: 摘 要 传统能源的逐渐枯竭和环境污染的加重使得分布式电源的应用日益广泛。分布式电源的接入改变了配电网的网络结构，对配电网的稳态运行产生了一系列影响。本文研究分析了含分布式电源配电网的潮流计算，给出了各类型分布式电源的处理方法，并从分布式电源容量、接入位置、功率因数三个角度着手，详细研究了分布式电源接入对配电网稳态运行的电压和网损的影响。算例仿真结果表明，分布式电源容量不宜过大、接入位置宜选在馈线中后部、运行功率因数应尽可能高且为滞后，这些都有利于配电网的电压稳定和网损降低。 关键词 :分布式电源，配电网，潮流计算，电压影响，网损影响
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user: 1. 引言 近年来，全球范围内的环境污染和能源危机日益严重，而节能减排和低碳环保的呼声也越发高涨。随着火力发电资源与环境成本的不断提高，以及电力用户对供电可靠性要求的不断提高，传统的集中发电、远距离输电的电力系统供电模式的不足也日益呈现。在这种大背景下，分布式发电(Distributed Generation， DG)逐渐发展起来。分布式发电技术作为传统大电网的重要补充，对于提高供电可靠性、运行灵活性，对于降低投资成本、减少环境污染十分有利，分布式电源的大规模接入将成为未来配电网发展的新趋势。 随着分布式电源在配电网渗透率的不断提高，分布式电源接入配电网所带来的问题也越发凸显，为此学者们做了大量研究。文献[ 1 ] 提出了含分布式电源的三角形负荷分布模型，通过与均匀负荷模型和严格潮流计算进行对比，验证了所提模型在潮流计算中的正确性，在此基础上分析了DG出力和接入位置对配电网电压分布的影响。文献[ 2 ] 采用前推回代法进行潮流计算，分析研究了DG相对容量和安装位置对于配电网网损的影响。文献[ 3 ] 建立了电压变化率指标，可用于定量描述分布式发电对配电系统电压分布的影响，并得出了诸多重要结论。文献[ 4 ] 以IEEE33结点为算例基础，较为完整的总结了DG相对容量、安装位置和功率因数对于配电网电压分布的影响，并强调了含有DG的配电网中调压和无功优化的重要性。文献[ 5 ] 总结了潮流计算中对DG节点的处理方法，对某接入DG的实际配电网进行了稳态潮流电压和暂态稳定性的分析，并提出了相应的提高稳定性的控制策略。 本文的主要工作是研究DG接入对配电网稳态运行的电压和网损两个参数的影响。首先将介绍分布式发电技术及其对配电网的影响，接着阐述含分布式电源配电网的潮流计算的基本原理，最后通过IEEE33结点配电系统的算例分析，以matlab为编程软件，从DG容量、接入位置、功率因数三个角度着眼，分析总结DG接入对配电网稳态运行的电压和网损的影响，给出有益的建议。
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user: 2. 分布式发电及其对配电网的影响分析 2.1. 分布式发电技术 分布式发电[ 6 ] [ 7 ] ，通常是指布置在配电网或电力用户附近，对已有配电网的经济运行起到支持作用或能够满足用户的某些特殊需求的分散式发电系统，其发电功率在几千瓦到几十兆瓦之间。分布式发电的主要特点是规模较小、装设位置靠近负荷、环境友好、运行方式灵活等。分布式发电能提高负荷的供电质量和供电可靠性，减少环境污染，它既可直接为负荷供电，也可以并网运行。分布式发电技术与集中发电、远距离输电、大电网互联的传统发供电形式有明显区别。 常见的分布式电源有小水电、微型燃气轮机、燃料电池、太阳能光伏电池、风力发电机、储能设备等等。 2.2. 分布式发电对配电网的影响 随着电力市场的进一步开放与分布式发电技术不断进步、成本不断降低，大量的分布式电源被接入配电网。DG的接入使得传统配电网的结构和运行发生了很大的变化[ 2 ] [ 7 ] [ 8 ] 。 配电网接入DG后，可以从一定程度上消除网络的过负荷和阻塞，增加配电网的输电裕度，具有低电压穿越能力的DG还能在系统故障时继续为重要负荷供电，缓解系统电压的跌落，提高系统的电压调节能力，这些都有利提高系统的可靠性。同时，DG的存在会对配电网的继电保护装置产生一系列影响：DG向电网注入功率会缩小继电器的保护范围；DG持续提供短路电流可能造成电弧重燃，导致重合闸不成功；DG的存在可能引起保护的拒动和误动作等。这可能降低系统的可靠性和安全性，因此分布式发电必须与配电网原有的大量继电保护装置相适应。 接入DG的配电网由单电源供电系统，变成了多电源供电系统，整个网络的潮流流动将发生很大变化，进而影响到配电网的各节点电压和各支路网损。总的来说，当选择适宜的DG容量、接入位置和功率因数时，DG的接入可以减少线路中传输的功率，降低电压损耗，并向系统提供一定量的无功，能够有效改善配电网的电压水平、降低系统的网络损耗。研究DG容量、接入位置和功率因数对于配电网稳态运行时电压和网损的影响是本文工作的重点，为此引入系统平均电压偏差和系统总网损两个指标。系统平均电压偏差的计算方法为： (1) 其中： 为系统平均电压偏差； 为节点数； 为第i个节点的电压偏差。该指标用于定量分析系统电压偏离额定值的程度。系统总网损的计算方法为： (2) 其中： 为系统总网损； 为支路数； 为第j条支路的网损。该指标用于定量分析配电系统总体网络损耗的大小。 另外，DG会给配电网带来电能质量的问题。由于间歇性DG的出力受到天气等条件的影响，具有较大的不确定性和随机性，其出力变化或突然启停可能造成电压闪变、波动和跌落。加之多数DG的并网是通过由电力电子器件组成的逆变系统来实现的，电力电子器件具有非线性特性，这会对配电网造成一定的谐波污染。 随着DG渗透率的不断提高，如何加强对DG的控制和管理、提高配电网对新能源的消纳能力、更好地发挥DG的有益作用，已经成为配电网研究的热点。近年来，有专家学者提出了有源配电网或主动配电网(active distribution network， AND)的概念[ 9 ] [ 10 ] ，进一步阐述了含有DG的配电网的发展趋势。可见，研究DG对于配电网的影响是十分重要而有意义的。
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user: 3. 含分布式电源配电网的潮流计算 对于配电网络，前推回代法是潮流计算中广泛使用的一种方法。传统前推回代法的基本思想是：假设各节点电压为额定电压，从末端向首端、前推求出配电网各支路电流；再依据各支路电流，从首端向末端、回代求出各节点电压；接着反复进行前推、回代计算，做多次迭代，直至满足一定的收敛条件。 含有DG的有源配电网的潮流计算较传统配电网更为复杂，表现为DG的接入使得潮流方向不再固定、各类型DG的潮流计算模型不尽相同。而传统前推回代法只便于处理PQ节点[ 11 ] 。因此，对各类型DG进行详细的模型处理是前推回代法求解有源配电网潮流的关键所在[ 12 ] 。表1列出了各类型DG对应的常用节点类型。 3.1. PQ型DG的处理方法 PQ型DG输出的有功和无功功率为恒定值。只需当作负的负荷处理即可。此时等效节点为： (3) 其中： 和 为等效节点的有功和无功负荷值； 和 为原节点的有功和无功负荷值； 和 为DG的有功和无功出力。 3.2. PQ(V)型DG的处理方法 PQ(V)型DG输出的有功功率为恒定值，输出的无功功率与节点电压有关。只需在每次迭代计算出节点电压后，更新DG输出的无功功率即可，其余与PQ型DG的处理方法相同。处理方法为： (4) (5) 其中： 为节点电压；函数 由具体的DG类型决定。 3.3. PI型DG的处理方法 PI型DG输出的有功功率和电流为恒定值。类似的，在迭代得到节点电压V后，通过算式修正DG输出的无功功率，之后按照PQ型DG的来处理： (6) (7) Table 1 Node type corresponding to various types of D DG类型 节点类型 风机 PQ、PQ(V) 光伏 PQ、PV、PI 燃料电池 PV、PI 微型燃气轮机 PQ、PV、PQ(V) 表1. 各类型DG对应的节点类型 其中： 为DG恒定的输出电流。 3.4. PV型DG的处理方法 PV型DG输出的有功功率和电压为恒定值。传统的前推回代法无法保持节点电压为定值，因此对PV型DG需要进行特殊处理，不断更新DG无功功率以修正节点电压，在迭代得出各节点电压V后，修正方法为[ 11 ] ： (8) (9) (10) 其中： 为DG恒定的输出电压； 为电压偏差； 为DG无功修正量； 为PV型DG的节点电抗矩阵，其具体形成方法可参见文献[ 12 ] ； 为第k次迭代的DG无功功率。修正后，与PQ型DG的处理方法相同： (11) 3.5. 计算流程 以上述各类型DG的处理方法为基础，应用前推回代法来求解有源配电网的稳态潮流，其流程图如图1所示，具体的计算步骤如下： 1) 设置系统支路阻抗、节点负荷等原始参数。 2) 设置DG参数。设各节点初始电压为额定电压；设置PQ型DG的P、Q值；设置PQ(V)型DG的P值，并计算Q值；设置PI型DG的P、I值，计算Q值；设置PV型DG的P、V值和Q初值，生成节点电抗矩阵X。 3) 计算各节点的负荷与DG的总注入电流。 4) 前推计算各支路电流。 5) 回代计算各节点电压。 6) 收敛判断。PV型DG节点以 为收敛条件；其余节点以 为收敛条件；也可以最大迭代次数为收敛条件。若所有节点均满足收敛条件，则得出潮流解，算法结束；否则进入7)。 7) 无功修正。由新迭代出的各节点电压，更新修正PQ(V)型DG、PI型DG、PV型DG的Q值。并判断PV型DG的Q值是否越限，若越上(下)限，则令Q值等于上(下)限，并将此PV型DG转换为PQ型DG，之后转入步骤3)。 本文将DG视为PQ类型，应用前推回代法对含分布式电源的配电网算例进行潮流计算，求出稳态电压和网损，进而分析DG接入对配电网稳态运行的影响。
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user: 4. 算例与分析 本文选用IEEE33结点配电系统作为算例，如图2所示，系统参数见文献 [ 13 ] 。在配电网的某些结点接入DG，改变DG的容量、接入位置和功率因数，通过前述方法进行潮流计算，以matlab2014a为编程工具，来进行DG的接入对配电网稳态电压和网损影响的研究。 4.1. DG容量对配电网电压和网损的影响 为问题研究的方便，设配电网中DG数为1。设DG接在节点12，DG运行的功率因数取为0.9滞后， 图1. 含分布式电源配电网的潮流计算流程图 图2. IEEE 33节点配电系统 改变DG的有功出力如表2所示，其中渗透率为DG容量占总有功负荷的百分比。 由图3(a)可知，在配电网中接入DG对于配电网电压提高的效果十分明显。未接入DG时，馈线后部节点电压偏低；接入DG以后，由于减少了配电线路中传输的功率、减少了电压损耗，同时DG又作为无功源发出无功，使得电网的整体电压得到提高。这种电压提高效果随着DG容量的增大而增大，且提高效果在DG接入节点(12)附近更加显著。应充分注意到，当接入DG容量过大(如图中达到75%、100%渗透率)时，将造成系统中一些节点的电压严重越限，因此接入系统的DG容量不宜选的过大。分析图3(b)可知，接入DG后系统的平均电压偏差明显减小，电压质量明显改善，且在DG容量为负荷的50%左右时，系统平均电压偏差值最小、电压质量最优。 由图4(a)仿真结果可以看出，当容量适宜时，接入DG能够减小前部馈线的传输功率，抬高电压水 Table 2 The change of DG capacit 编号 1 2 3 4 DG容量/kW 928.75 1857.50 2786.25 3715.00 DG渗透率/% 25 50 75 100 表2. DG容量的变化 图3. 不同DG容量对应的系统电压水平 图4. 不同DG容量对应的系统网损水平 平，减小网损。但是，若DG的容量过大(如图中渗透率达到75%、100%)，会造成DG接入节点的邻近前支路发生潮流反向逆流，增加这些支路的线路传输功率，使得网损变大。从降低网损的角度看，DG的容量也不宜选的过大。从图4(b)可知，当DG容量为负荷的25%~50%时，DG的接入对于降低系统的网络损耗是十分有利的，而过大的DG容量将增大系统的网损。 4.2. DG位置对配电网电压和网损的影响 设DG容量为负荷的40%，即有功出力为1486 kW，运行的功率因数取为0.9滞后，改变DG的接入位置如表3所示，DG的接入位置选择了具有代表性的主馈线前部、中部、中后部和末端。 由图5(a)仿真结果，可知当出力与功率因数一定时，DG接入的位置对电压分布有较大影响。从总体上看，DG接入节点越靠近母线，DG的接入对抬高系统电压的作用越不明显；反之，DG接入节点越靠 近馈线末端，DG的接入对系统电压的提高作用越显著。从图5(b)可知，接入DG有利于降低系统的电压偏差，将DG装设在馈线的中后部，对于抬高系统电压、降低系统电压偏差的效果是最佳的。 由图6(a)分析可知，DG的接入位置不同，网损也会产生某些变化。大体来说，DG的接入能够使得配电网前部的网损降低，这是由于DG能够就地供给负荷电能，减少了前部线路传输的功率，因而可以起到降低前部馈线网损的作用。但是当DG接在馈线末端时，由于馈线末端潮流反向逆流，末端线路传输的功率增大，将造成这些支路网损增大，这是不利的。综合图6(b)，DG接入在馈线的中部、中后部，最有利于降低系统的网损。 4.3. DG功率因数对配电网电压和网损的影响 设DG容量为负荷的40%，即有功出力为1486 kW，接入节点为节点12，改变DG运行的功率因数如表4所示。 图7(a)的仿真结果表明，DG运行在不同的功率因数，将对系统电压产生不同影响。滞后的功率因数 Table 3 The change of DG access locatio 编号 1 2 3 4 DG接入节点 2 7 12 17 表3. DG接入位置的变化 图5. 不同DG位置对应的系统电压水平 图6. 不同DG位置对应的系统网损水平 能够对系统电压起到支撑作用，其效果要好于超前。当DG以超前功率因数接入系统时，DG向系统吸收无功，功率因数越小，吸收无功越多，抬高系统电压的作用越不明显。当DG以滞后功率因数接入系统时，DG向系统发出无功，功率因数越小，发出无功越多，将系统电压抬高得越多。当DG功率因数为1时，只发出有功，既不发出无功，也不吸收无功，此时DG对系统电压支持作用的效果介于超前和滞后之间。鉴于间歇性DG出力不稳定的考虑，系统的电压不应过多地由DG来支撑，否则一旦DG出力不足或退出运行，系统将产生较大的无功缺额，电压将偏低于系统的正常电压。因此，接入配电系统的DG应该多发有功，少发无功，尽量维持在高的滞后功率因数运行。图7(b)也同样表明DG运行在高滞后功率因数最能够使系统电压维持在额定电压附近，有效减少系统电压偏差，功率因数超前或为1的降低电压偏差效果显然不如滞后。 由图8(a)可知，DG运行在超前功率因数将增大系统的网损，且功率因数越小，增大网损越多，这是因为运行在超前功率因数的DG将会从系统中吸收无功，增加线路中传输的无功，使网损增大，功率因 Table 4 The change of DG power facto 编号 1 2 3 4 5 6 7 DG功率因数 0.7滞后 0.8滞后 0.9滞后 1 0.9超前 0.8超前 0.7超前 表4. DG功率因数的变化 图7. 不同DG功率因数对应的系统电压水平 图8. 不同DG功率因数对应的系统网损水平 数越小，吸收的无功越多，网损越大。反之，运行在滞后功率因数的DG能够减少系统的网损，且功率因数越小，减少网损越多，这是因为运行在滞后功率因数的DG将会发出无功，补偿系统负荷的无功，减少线路中传输的无功，从而使网损减小，功率因数越小，发出的无功越多，网损越小。图8(b)同样说明了运行在高滞后功率因数的DG的降损效果最佳，而运行在超前功率因数的DG将导致系统网损的增大。功率因数为1的DG同样能够起到降损的作用，这是由于DG的有功出力减少了线路上传输的有功功率。
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user: 5. 结语 通过算例仿真，从各个方面分析研究了分布式电源接入对配电网稳态运行的影响。分布式电源的容量、接入位置和运行功率因数均会对配电网的电压和网络损耗造成不同的影响。从总体上说，对于传统的辐射状配电网，接入DG后，只要选择合适的容量、安装位置和功率因数，就能够有效减少馈线上传输的功率，并提供系统一定量的无功补偿，从而起到电压支持和降低网损的作用。 具体地说，DG容量不宜选的过大，否则将造成电压越限或网损增大，也可能出现DG退出运行时系统电压将大幅跌落的问题；DG的接入位置不宜选在馈线前部或后部，因为接在前部不能有效发挥DG的有益作用，接在后部则DG对于系统电压的支持作用过于显著且降损效果不好，综合考虑宜选择馈线中后部位置接入DG；DG运行的功率因数应为滞后且应保持高功率因数运行，输出一定量的无功功率，但无功不宜过大，这有利于降低网损和维持电压稳定性。
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user: 摘 要 本文针对微网在并网转孤网的情况下出现的不稳定问题，在切换后采用U/f控制等经典方式的控制策略基础上，切换瞬间加入了储能装置和负荷控制策略相结合的控制方法，借助Matlab/Simulink仿真软件，建立了各种元件的模型，仿真了微电网孤网运行方式，同时通过电源电压跌落工况模拟切换到孤网电压变化。通过对各种微网切换稳定性的控制方法，进行合理的搭配找到最佳方案，对实际系统具有一定的指导意义。 关键词 :微电网，孤网，储能装置，甩负荷，Matlab建模与仿真
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user: 1. 引言 当今关于能源问题越来越严重，分布式发电技术依托可再生能源已经慢慢开始引领未来能源发展的主要方向。但是分布式发电技术电压和频率不稳定的特点，导致易对大电网造成严重冲击，因此电网采用限制分布式发电并网的管理方式。这就造成了分布式发电商业化程度较低的结果，大大限制了该项技术的发展，阻碍了其形成规模化运行的进程。微网在并网运行和孤岛运行模式之间的平滑切换是提高微网系统供电可靠性的核心手段。 本文借助Matlab/Simulink仿真软件，建立了各种元件的模型，仿真了微电网孤网运行方式，孤网运行部分的仿真中，为了获得微网并网运行转孤岛运行间的平滑切换[ 1 ] ，在孤网运行方式下采用U/f控制方式的策略的基础上，加入了储能装置，孤网切换过程中储能装置可以储存多余的能量，必要时储能装置可以放电，实现二次调频，使孤网频率恢复到额定频率。在遇到无论对分布式微型电源采用何种控制方式都无法使电压或频率的波动在可接受范围内，此时再添加甩负荷控制策略，使孤网电压或频率恢复稳定。同时通过电源电压跌落工况模拟切换到孤网电压变化，并进行仿真。
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user: 2. 微电网并网转孤网切换的稳定性介绍 2.1. 微网切换的稳定性界定 微电网的稳定性也就是微电网的电压与频率的稳定性以及供电的持续性。现在工业尤其是精密仪器等的生产对电力的稳定性要求极高，如果这三点电网不能保证，那么微电网的意义也就基本失去，保证微电网的稳定性既能给用户提供高质量的电能又能减少对大电网的依赖，因为微电网能在与主网断开时独立的对重要负荷供电。主电网故障或电能质量不能满足要求或检修时，微电网与主配网断开、孤立运行；当主配网故障切除或电能质量恢复后，微电网接入主配网，重新并列运行。在并网与孤网相互切换的动态过程和孤网运行时，为了保证平滑过渡和稳定运行，需要进行电压、频率、相角控制[ 2 ] 。 2.2. 微网切换稳定性判定依据 在主电网断电的瞬间，有功和无功不匹配的情况下，微电网输出的电压和频率特性可以通过解析的方法计算。将微电网孤网运行时的供电系统看作一个电流源，可得孤网运行时系统频率特征方程： (1) ——孤网系统的频率；R——孤网系统负荷等效电阻；L——孤网系统负荷等效电感；C——孤网系统负荷等效电容；q——孤网系统负荷品质因数；P——孤网系统电源有功出力；Q——孤网系统电源无功出力。 可得孤网系统频率公示： (2) 而根据电网断开前、后瞬时的有功功率关系，可得出系统孤网运行时系统电压： (3) 式(3)中：U i ——孤网后系统电压幅值； U N ——孤网前系统电压幅值； P load ——孤网系统有功负荷。 如果系统所需要的有功功率和微电网提供的有功功率不匹配，即相对差值较大时，在断网时微电网频率幅值将会有较大幅度变化： 式中： ——孤网前系统频率； ——系统电压频率偏差允许值。 如果系统所需要的无功功率和微电网提供的无功功率不匹配，即相对差值较大时，在断网时微电网的电压将会发生较大幅度的变化： 式中： ——系统电压幅值偏差允许值。 微网电压、频率出现以上两种情况时，我们判定微网处于不稳定状态，则需要我们根据不同情况出现的故障采取特定的控制策略[ 3 ] [ 4 ] 。
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user: 3. 并网转孤网稳定性常规控制策略 3.1. 微网离网切换的介绍 基于微电网的基本控制方法[ 5 ] ，结合山东理工大学微电网仿真平台实际情况，本文设计了如下并网转孤网控制策略：当系统检测到外部电网停电、故障现象，或并网母线电压、频率超出正常范围，或接受到上层能量管理系统发出的孤网命令时，微电网孤网模式程序被启动，公共连接点PCC开关会快速响应并断开，微电网切换至孤网运行状态。由于微电网系统自身的惯性不大，当微电网从并网状态转入孤网状态，此时系统失去大电网系统支撑，对分布式电源产生一定的冲击。微电网与大电网分离后，大电网不再为微电网运行保驾护航。 3.2. 微网切换的稳定性常规控制策略 3.2.1. 多主或单主控制 在微电网并网转孤网运行的切换过程和孤网运行都需要频率和电压参考，仅有一个参考电源时称为单主运行，两个或多个参考电源时称为多主运行。文献[ 6 ] 提出的无论单主运行还是多主运行，都可以保证微电网切换过程和孤网运行过程的稳定性。 3.2.2. 微网 U/f 控制 U/f 控制策略采用电流内环和电压外环的双环控制，文献[ 7 ] -[ 9 ] 其是利用逆变器反馈电压，通过调节交流侧电压来保证输出电压的稳定。电流内环能大大加快抵御扰动的动态过程，通过构成的电流随动系统，而电压外环能保证输出电压的稳定。电流内环使得逆变器动态响应加快、增大了逆变器控制系统的带宽、输出电压的谐波含量减小，同时对非线性负载扰动的适应能力加强。电流内环和电压外环双环控制充分利用了系统的状态信息，不仅稳态精度高而且动态性能好。 3.2.3. 下垂控制 下垂(Droop)控制也叫调差率控制，就是分别通过Q/U下垂控制和P/f下垂控制来获取稳定的电压和频率，选择与传统发电机相类似频率一次下垂特性(Droop Character)曲线作为微电源的控制方式。文献[ 10 ] -[ 12 ] 提出的下垂控制对微网中的微电源输出无功和有功功率分别控制，即分别采用Q/U下垂控制和P/f下垂控制来获取稳定的电压和频率[ 13 ] ，而无需机组间的通信协调，保证了孤岛下微电网内电力平衡和频率的统一实现了微电源对等控制和即插即用的目标，同时有可靠简单的优点[ 14 ] 。 3.2.4. 各种常规控制策略的比较分析 U/f控制在微网切换过程中属于电压频率类控制，是恒压恒频的无差调节。只采集逆变器端口信息，通过调节逆变器调制系数进行电压调节；下垂控制作为电压相角类控制是一种有差调节[ 15 ] 。通过对各个分布式电源反馈过来的电压和频率与参考值之间的差值，在比例积分调节器作用下作为调差率控制输出。类似于传统的同步发电机的一次调频功能。多主或单主控制在切换过程中为U/f控制和下垂控制提供了不同的电压频率的参考方法。
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user: 4. 并网转孤网的稳定性控制策略的优化 4.1. 微网并网转孤网出现的较大不稳定性故障 当负荷与分布式电源额定容量相差较大时，微电网孤网孤网运行时无论分布式微型电源采取何种控制措施控制，都无法使电压或频率的波动在可接受范围内[ 16 ] 。当出现上述情况时，可以采用两种非常规方法辅助控制：首先可以外加储能装置。由于微电网的惯量小，为了获得从并网到孤网状态的切换平滑过渡需要采用储能装置，孤网切换过程中储能装置可以储存多余的能量，必要时储能装置可以通过放电来实现二次调频，使孤岛频率恢复到稳定。由于储能装置储存能量有限，在仍无法达到稳定目的时，此时对可控制负荷或非重要负荷采用甩负荷的策略，可以达到快速简单的对电压或频率作出大幅度的调整额效果[ 17 ] 。 4.2. 较大故障下稳定性控制策略分析 4.2.1. 储能调节运行分析 微网从大电网切下后，孤网运行方式下采用U/f控制方式的策略的基础上，加入了储能调节装置[ 18 ] [ 19 ] ，必要时甩负荷控制，这就需要对负荷进行分级，将一些用电大且不重要的负荷切掉，来满足其余负荷和分布式电源的发出功率平衡，电压和频率的标准值将重新选择，本控制系统中选择蓄电器储能单元充当主控电源角色，因为其供能较稳定而且容易模拟电压和频率的改变。储能调节装置在特定情况下的动作模式： 条件1：当供电电源的功率大于网络负载所需的功率值，系统将对储能进行恒流充电。 条件2：条件1启动工作到一定程度，判断蓄电池两端的电压达到浮充电值U，且系统的供电功率大于负载且大于启动值电压，系统将对储能系统进行恒压限流充电，只到蓄电池的容量C已经满了不需要充电，蓄电池就进入不充电不放电状态，储能系统切出。 条件3：当供电的功率小于网络负载所需的功率时，蓄电池的容量满足可以放电的要求时，储能系统进入蓄电池恒流放电状态，只到蓄电池无法继续放电系统进入不充电不放电状态。 4.2.2. 新型储能装置在智能电网下的优化分析 有统计表明在某一时刻至少88%的电动汽车EV(Electric vehicle)是处于闲置状态的。此时可将EV通过智能装置连接于微网，由微网控制其充电或放电，此时我们可以把EV看作是一个储能单元。当EV充电、V2G(Vehicle-to-grid)功能可控时。微网可充分利用EV分散式储能的潜力，提高经济性[ 20 ] 。 如图1所示，EV用户与微网签订协议，EV接人充放电装置后，其充放电过程可由微网调度。车主 可以通过人机接VI (VI即(Visual Identity)，通译为视觉识别系统，是CIS (Contact Image Sensor)系统最具传播力和感染力的部分)。对充放电过程提出要求，比如保留足够的电量满足临时出行，下一次出行时间、行驶里程等[ 21 ] 。 4.2.3. 甩负荷控制分析 图2所示含可控负荷微网。固定负荷与可控负荷经不同配电线路与微网相连，便于分别控制；微网与中压配电网经PCC相连，分布式电源经电力电子变换装置与微网母线相连。 如上述2.2所示，当出现 、 ，微网电压、频率满足这种情况时，微网处于较大不稳定状态，由于储能装置储存能量有限，在仍无法达到稳定目的时，此时对可控制负荷或非重要负荷采用甩负荷的策略，可以快速简单的作出大幅度的调整效果[ 22 ] 。 根据可控负荷对用电量和用电时间的不同需求，将可控负荷分为3类。第1类负荷指那些在一个运行周期内总电能需求恒定，但具体用电时间可根据电网运行需要灵活改变的负荷；第2类负荷，类似于第1类负荷，不同点在于具体用电时间有一定的运行时间约束；区别于第1类负荷和第2类负荷，第3类负荷在运行时有多个工作状态，且一个运行周期内总电能需求具有一定的弹性。这类负荷的典型代表是热水器负荷。 例如EV (Electric vehicle)、SC (Super capacitor)等工作方式灵活的负荷作为可控负荷，通过控制可控负荷消耗的有功无功进行控制，从而维持微网内有功无功的平衡。其中太阳能电力互补加热系统主要消耗有功功率，主要用来调节负荷端消耗的有功功率[ 23 ] 。对EV自带的电池以及微网内的少量储能设备的充放电的控制，不仅可以调节其有功输入，还可以利用其无功输出调节能力调节微网的无功平衡，进而维持微网的电压稳定。 4.2.4. 基于负荷控制的微网切换仿真模型的建立 在文献[ 24 ] [ 25 ] 提出的微网仿真的基础上进行改进，(如图3所示)该仿真模型有一个模拟分布式电源(Source1)提供电能，通过改变Source1电压模拟人工负荷切换和线路突发故障负荷切换过程中的微网电 图1. 新型储能系统智能调度系统框图 图2. 含可控负荷微网模型 图3. 基于负荷控制的微网切换仿真模型 压跃变[ 26 ] ，一个蓄电池(Source2)模拟微网辅助储能装置，这两个电源都是直流电压源，系统母线上的负载1、负载2和负载3部分均为纯电阻，电阻值为100欧姆。Subsystem模块是控制逆变器的部分(双环控制) [ 27 ] [ 28 ] ，并产生PWM波[ 29 ] ，端子1和端子2分别连接负载的两侧，负载的电压信号与需要跟踪的正弦信号(幅值为220，频率50 Hz)进行比较，然后经过PI控制器实现实时跟踪的目的。进而达到逆变器出口侧输出电压为220 V，频率50 Hz的电能[ 30 ] 。逆变器出口侧的滤波部分都采用两个电容(C = 100 μf)和一个电感(10 mH)组成的 滤波器[ 31 ] [ 32 ] 。时钟控制的开关自动控制负载和电源的投切。
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user: 5. 总结 本文针对微网切换做了全面的介绍，在不同故障中对于维持系统的稳态和暂态稳定提出了不同控制策略，搭建的微电网实验平台基本能够实现了微电网孤网、并网转孤网2种运行模式的实验[ 33 ] ，通过上述控制方法，微电网在孤网稳态运行状况下能够保证运行过程中发出、消耗功率的平衡，电压稳定，从而说明微电网能够实现运行状态的稳定运行[ 34 ] ，但针对并网转孤网等暂态运行情况下的实时切换、运行稳定问题还不能很好的解决。同时本文在内容有如下创新： 1) 提出了运用稳定控制器、调节储能、分级切断负荷相结合的控制思想； 2) 综合经济便捷的原则充分利用智能控制对闲置EV纳入储能调控单元； 3) 仿真过程中借助Matlab/Simulink 中可控电压源的电压变化模拟了微网故障的变化，简化实验操作，方便结果分析。
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user: 摘 要 为了克服水资源价值评价中可变模糊综合评价模型的平方准则、距离参数及权重确定方法选取主观性的不足，本文在综合模糊优选模型和神经网络理论的基础上，运用神经网络的自学习能力，通过网络结构的调整自主获得指标权重，提出了基于模糊优选神经网络的水资源价值评价模型。提出的模型通过利用水资源价值模糊综合评价指数，将反映水资源价值不同层次的各种因素综合起来，反映与水资源有关的诸要素的影响。将提出的模型运用到济南市的水资源价值的综合评价中，结果表明模糊优选神经网络模型的评价结果不但与可变模糊综合评价模型相近，而且能够克服可变模糊综合评价模型中的人工定参数的不足，具有较强的实用性，为水资源价值评价提供了一个很好的途径。 关键词 :水资源价值评价，模糊优选神经网络，可变模糊集
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user: 1. 引言 随着社会经济发展和人口的增长，水资源短缺已经逐渐成为制约社会经济快速发展的关键因素，因此，对其价值的研究应将其放在经济、社会、生态大环境中，这样可为管理者确定城市水价提供科学合理的依据，避免水资源需求的过渡膨胀。为了定量说明城市水资源在经济社会发展中的提升空间，最大限度地发挥水资源的潜在价值，实现水资源的高效利用，许多研究者在水资源价值分析评价方面已经作了大量的有意义工作。如：李金昌[ 1 ] [ 2 ] 、胡长暖[ 3 ] 、姜文来[ 4 ] -[ 6 ] 关于水资源价值评价理论的研究，为水资源价值评价模型的建立打下了坚实的基础。韦林均、伏小勇[ 7 ] 等运用模糊层次分析法确定各评价指标权重，建立基于模糊层次分析法定权的水资源价值灰色评价模型，为水资源价值评价提供了有效的途径。张国珍[ 8 ] 运用模糊评价方法对兰州市水资源价值进行评价，其成果为济南市水资源价格的制定以及水资源的可持续发展提供了科学依据。董胜男[ 9 ] 根据评价区的实际情况选取水资源价值评价指标，建立了评价标准，选取两组权重，运用模糊可变评价模型对济南市水资源价值进行了综合评价。但在利用可变模糊集法评价水资源价值时，其关键是权重的确定，权重选择方法的不同会对评价结果的优劣和准确度产生较大影响。因而，为了避免可变模糊综合评价中平方准则、距离参数权重方法选取上主观性的不足，本文尝试将模糊优选神经网络模型运用到水资源价值评价中，通过神经网络的自学习功能，将专家打分确定权重的工作转化为网络的变结构调整过程，并以此获得指标权重，减少人为因素的影响，以提高水资源价值评价结果的准确性和可靠性。以济南市水资源价值评价为例，并将评价结果与可变模糊集法相比较，结果表明模糊优选神经网络模型具有适应性好、准确度高、人为干扰因素少的优点。
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user: 2. 模糊优选神经网络模型 1) 神经网络模型 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，是对生物神经网络进行仿真化的结果。神经网络模型并不能全面、真实地反映人类大脑的神经网络系统，而是经过简化、抽象和模拟之后形成的网络系统，是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上，通过人工构造实现某种功能的网络系统。它具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理功能。 2) 模糊优选模型 由于客观事物本身在很多情况下都没有公认的标准，为了使决策的效果更加切合实际，陈守煜教授提出了模糊优选模型，其公式为： (1) 式(1)是样本 对1级(优级)的相对隶属度。当模型中的参数 ，式(1)变为陈守煜教授在文献[ 10 ] [ 11 ] 中给出的描述神经网络系统中神经元的激励函数模型： (2) 式中： 为各个指标的权向量， 是样本 的第i个指标特征值对待识别(或评价)模糊概念 的相对隶属度。 、 分别表示为样本 与“优”与“劣”的广义海明权距离， 。 3) 模糊优选神经网络[ 12 ] -[ 14 ] 由于在主观定权过程中缺乏统一的标准，很难摆脱专家主观意识不一致所造成的影响，因此可利用神经网络模型的自学习能力，建立模糊优选神经网络模型，以提高综合评价结果的客观性。陈守煜在可变模糊集理论相关著作[ 11 ] 中阐明了模糊优选模型的神经网络激励函数，是可变模糊集模型中选择优化准则参数 、距离参数为 的可变模糊识别模型。模糊优选神经网络模型一般采用3层结构，分别为输入层、隐含层和输出层。利用模糊优选神经网络模型得到水资源价值综合评价值 ，代表了水资源价值在各个评价等级上的隶属度，可反映水资源价值。 4) 水资源价值模糊综合指数的计算 在计算得到水资源综合评价值 时，为了直观地反映水资源的综合价值，利用式(3)将 转化为模糊综合指数。 (3) 式中： 为水资源价值模糊综合评价指数； 为水资源价值综合评价值； 为水资源价值评价等级向量 。 水资源价值模糊综合评价指数是将反映水资源价值不同层次的各种因素综合起来，能够综合反映与水资源有关的诸要素，可宏观反映水资源的状况。该指数是大于1小于最大级别值的无量纲数，因此，可对不同地区的水资源价值进行比较。模糊综合指数越小，水资源价值越高；反之，水资源价值越低。
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user: 3. 建模原理及步骤 水资源价值评价模糊优选神经网络模型采用三层拓扑结构，输入层为所需要评价的指标，输出层为水资源价值的级别。 设已知待评价对象的 个指标特征值向量为： (4) 其中 为评价指标序号， 。依据 个指标 个级别的指标标准区间矩阵： (5) 式中： 为指标的标准值矩阵， ， ( 为评价指标数、 为级别数)。 评价步骤如下： 1) 根据 中各级指标标准值区间两侧相邻区间的上下限值确定 ： (6) 式中： 为指标范围值矩阵 ， 。 2) 依据公式(7)指标 的实际情况，确定指标 对应级别 的 矩阵： (7) (8) 3) 应用相对差异函数公式(9)和(10)以及矩阵 中的对应数据计算指标 对应级别 的相对隶属度矩阵。 设 为吸引域区间 中的一点， 为 吸引域区间 区间内的任意点，则 落入 点左侧时 的计算公式为： (9) 当 落入 点右侧时 为的计算公式为 (10) 式中： 取值为1。 式(9)和(10)满足：1) 当 时， ；2) 当 时， ；3) 当 时， 。符合相对差异函数的定义。 确定以后，根据式(11)可求解相对隶属度 。 (11) 当 不落在区间 时， ， 。得到相对隶属度矩阵： (12) 4) 要求各级别的相对隶属度之和为1，则需将计算出的 做归一化处理，可得到归一化的相对隶属度矩阵。 (13) 5) 生成网络训练样本 由于标准样本将水资源价值分为五类即I、II、III、IV、V类，本文利用random函数对5组样本进行随机差值，计算公式为： (14) 其中， 为级别区间上限值， 为级别区间下限值。 每类生成50个样本，共生成样本250个。取1、2、3、4、5分别作为I~V类这五类水资源价值的期望输出，对样本进行标准化处理，为避免工作在函数的平坦区域，需将样本转化到0.1~0.9之间。设 为每组样本数据的最大值和最小值，可利用式(15)生成标准化样本数据。 (15) 6) 选取各个层次神经元个数 输入层：根据本文水资源价值评价指标的具体情况，确定该模型输入层的个数为5个。输出层：水资源价值评价输出为水资源价值等级，用1、2、3、4、5分别代表水资源价值的五个等级，故该模型输出层单元个数为1个。 隐含层的个数可通过下面方式确定： 由此可确定隐含层的个数为3个。所以该模型的三层神经网络拓扑结构中，输入层的个数为5个，隐含层的个数为3个，输出层的个数为1个。 确定模型参数后，即可用模型进行计算。对于输入层，为原始数据；而对于隐含层其输入值计算公式为： (16) 式中： 为输入层与隐含层之间的计算权重。 输出为： (17) 权重调整公式为： (18) 式中： 为迭代次数， 为动量算子， 为学习效率， 为隐含层的误差信号。 设样本 的期望输出为 ，其平方误差为： (19) 输入层节点 与隐含层节点 的连接权重的调整量为： (20) 式中： 。 输出层其输入为： (21) 输出为： (22) 权重调整公式为： (23) 隐含层节点 与输出层节点 的连接权重调整量： (24) 式中： 为学习效率。 7) 将指标相对隶属度值输入网络，根据网络训练样本的生成方法对网络进行训练，确定神经网络的参数，将实际的指标相对隶属度作为网络系统的输入，从而计算出最终的综合相对隶属度，确定水资源价值级别。 8) 训练网络训练样本生成权重的过程如下： ① 根据式(14)生成训练样本，式(15)计算出规格化的样本值，用规格化的样本值作为训练样本。 ② 随机产生模糊优选神经网络的输入层与隐含层、隐含层与输出层的连接权重。 ③ 利用式(16)、(17)、(21)、(22)计算训练样本的输出结果，运用式(19)计算其平方误差E。 ④ 设定模糊优选神经网络的收敛判定准则。若 ( 为网络训练精度)，则网络训练结束，转入⑦，否则，进入下一步。 ⑤ 运用公式(20)、(24)计算连接权重的调整值。然后，利用式(13)、(18)计算各层之间新的连接权重。 ⑥ 继续利用公式(16)、(17)、(21)、(22)以及新的连接权重计算样本的实际输出值，在按照式(19)计算网络的平方误差。然后进行网络的收敛判断，如果满足其准则，则转入⑦，否则，转入⑤。 ⑦ 输出满足训练精度的网络连接权重值，将计算出的相对隶属度作为网络的输入值，然后运用式(16)、(17)、(21)、(22)计算指标的实际输出结果。 9) 运用级别特征值的方法确定样本所属级别 (25) 其中， 。
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user: 4. 评价研究 4.1. 评价指标 水资源价值的影响因素包括自然因素、经济因素和社会因素，根据各影响因素的代表性和相关性，以及济南市可获得的实际资料，确定济南市水资源价值评价指标为水质( )、人均水资源量( )、人均GDP( )、万元GDP用水量( )、人口密度( )五项指标，作为济南市水资源价值评价的指标。 水质综合指数由《济南市水资源公报(2005)》中公布的相关数据计算得到，依据《地表水环境质量标准》(GB3838-2000)和《地下水环境质量标准》(GB/T14848-93)确定等级标准。人均国民生产总值标准通过对济南市2005年人均GDP调查得到。人均水资源量标准采用瑞典水文学家Malin Falkenmark提出的水紧缺指标(Water-stress index)。人口密度标准由2005年全国各省、市、自治区统计数据的等级划分得到。济南市水资源价值评价标准和各项指标统计值见表1。 4.2. 建模评价结果 1) 已知待评价样本的特征值向量为： 2) 由上述公式可得到归一化的相对隶属度矩阵： 3) 运用生成的训练样本对网络进行训练，训练结果如表2。 经过计算，可得模糊优选神经网络最终输出结果为2.440。与文献[ 9 ] 应用可变模糊集对济南市水资源价值进行评价结果比较见表3。从表3中可以得出，模糊优选神经网络与可变模糊集方法得到的济南市水资源价值评价相同，位于较高与中等水平之间，这说明济南市水资源价值还有提升的空间。 Table 1 Evaluation standard of Jinan City water resources valu 评价指标 评价标准 统计值 高 较高 中等 较低 低 0~0.2 0.2~0.4 0.4~0.7 0.7~1.0 1.0~2.0 0.5 (m³) 0~400 400~800 800~1200 1200~2000 2000~3000 379 (美元) 15，000~9266 9266~5000 5000~3126 3126~1500 1500~557 3858 (m³) 0~50 50~100 100~500 500~1000 1000~2000 79 (人/km²) 7000~5000 5000~3800 3800~2600 2600~1400 1400~200 1814 表1. 济南市水资源价值评价标准 Table 2 Training results of fuzzy optimization neural network connection weight 级别 连接权重 级别1 0.1733 0.42 0.2266 0.8502 0.7916 0.1572 0.1169 0.718 0.7071 0.4956 0.489 0.7199 0.2971 0.6638 0.399 0.3773 0.8297 0.1298 级别2 0.4848 0.6519 0.292 0.6352 0.7524 0.3965 0.1558 0.2356 0.6263 0.7514 0.9217 0.1482 0.6271 0.9622 0.8998 0.9455 0.1708 0.4616 级别3 0.7707 0.6989 0.9365 0.8448 0.1943 0.8118 0.9075 0.5688 0.3616 0.841 0.2666 0.11 0.2793 0.9337 0.7008 0.8963 0.7563 0.0855 级别4 0.9255 0.8184 0.9442 0.3354 0.2996 0.0974 0.6345 0.6687 0.3771 0.5232 0.1557 0.6842 0.51 0.8386 0.311 0.7012 0.5488 0.2233 级别5 0.4032 0.7261 0.574 0.2661 0.4199 0.5527 0.2793 0.7012 0.7109 0.457 0.3881 0.4572 0.1349 0.9713 0.2667 0.6489 0.6349 0.0104 表2. 模糊优选神经网络连接权重训练结果 Table 3 Results compared by two kinds of evaluation mode 水资源价值评价模型 可变模糊集 可变模糊优选神经网络 水资源价值评价结果 2.535 2.440 表3. 两种评价模型结果比较
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user: 5. 结论 水资源价值评价能综合考虑影响水资源价值的各种因素，可对水资源的实际状况给予综合评定，能为管理者确定城市水价提供科学合理的依据。本文引人模糊优选神经网络模型，以济南市水资源价值评价为例进行实例分析，并与可变模糊集方法进行对比，结果表明模糊优选神经网络评价模型适应性好，准确度高，能够避免可变模糊综合评价模型中平方准则和距离参数选取上主观性强的不足，可在工程实际中推广应用。
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user: 摘 要 本文通过评估胭脂树橙、β-胡萝卜素和番茄红素对3T3-L1前脂肪细胞活力和分化的影响，探究其可能作用机制。以四甲基偶氮唑盐(MTT)法检测细胞活力，用油红O染色和染色比色法分析脂肪细胞的分化程度，West blotting检测过氧化物酶体增殖物激活受体gamma (PPARγ)的表达水平。结果表明，胭脂树橙、β-胡萝卜素和番茄红素明显降低3T3-L1细胞活力，抑制其分化，下调PPARγ的表达水平。β-胡萝卜素比胭脂树橙和番茄红素表现出更强的抑制作用。结果提示胭脂树橙、β-胡萝卜素和番茄红素经由PPARγ下调抑制3T3-L1细胞分化。 关键词 :类胡萝卜素，3T3-L1前脂肪细胞，分化，PPARγ
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user: 1. 引言 当今世界脂肪组织过度积累引起的肥胖已成为人类面对的最主要健康问题之一，已引起广泛的重视[ 1 ] 。脂肪组织的量是由管控脂肪细胞数目和大小的过程决定的，增殖和分化导致脂肪细胞数目增加，甘油三酯的不断贮存导致脂肪细胞扩大。脂肪细胞的分化是个复杂的过程，涉及许多转录因子，作为一种配体依赖性转录因子，过氧化物酶体增殖物激活受体gamma (PPARg)是脂肪形成的关键调节者，其缺少则脂肪细胞分化过程不能进行，它控制着脂类和糖代谢酶基因的表达 [ 2 ] 。脂肪细胞在体内的能量平衡上发挥重要作用，它将过剩的能量贮存作甘油三酯，通过脂肪酸来释放能量以响应营养需求信号或饥饿。脂肪细胞还分泌激素和脂肪因子，后两者调节着胰岛素敏感性、能量平衡与血压。脂肪细胞中甘油三酯的过多积累会导致肥胖，干扰脂肪因子分泌，增加多种疾病危险，包括II型糖尿病、高血压和高血脂 [ 3 ] 。当今运用天然产物安全有效地控制脂肪细胞的分化以减少脂肪细胞的数目，达到预防肥胖及减肥目的的做法受到越来越多的关注。 类胡萝卜素是广泛存在于水果和蔬菜中的一类具营养功能的脂溶性色素，也是较强的生物抗氧化剂，对人体健康有多种有益功效。已经报道饮食β-胡萝卜素主要通过其代谢中间产物(视黄醇、视黄醛和视黄酸)降低身体肥胖，缩减脂肪细胞的大小，β-胡萝卜素抑制3T3-L1细胞分化为脂肪细胞，降低PPARg活性 [ 4 ] - [ 7 ] 。b-隐黄质和岩藻黄质也有同样的效应 [ 8 ] - [ 10 ] 。番茄红素可对抗高脂饮食引起的脂肪肝，下调大鼠肾和肾上腺中PPARg的表达 [ 11 ] ，其代谢中间产物阿朴-10’-番茄红素酸抑制ob/ob小鼠的脂肪肝发展 [ 12 ] 。但在另一评估13种类胡萝卜素(包括b-隐黄质和叶黄素)对3T3-L1脂肪细胞分化研究中发现，只有新黄质表现出抑制细胞分化下调PPARg表达的作用 [ 13 ] 。但是，胭脂树橙激活分化后的3T3-L1脂肪细胞PPARg表达 [ 14 ] ，辣椒色素(主要为辣椒红素和辣椒玉红素两种类胡萝卜素)促进3T3-L1脂肪细胞分化，上调脂联素mRNA表达与分泌 [ 15 ] ，在牛白色脂肪组织上研究指出，β-胡萝卜素和叶黄素诱导前脂肪细胞分化，促进牛脂肪生成，可用于牛增肥 [ 16 ] 。看来目前对类胡萝卜素影响脂肪细胞分化及抗肥胖作用(包括对PPARg活性影响)尚无定论，研究结果和结论也不一致，甚至截然不同。 为了较全面评估类胡萝卜素对脂肪细胞分化的影响及其作用机制。试验用3T3-L1前脂肪细胞株，分析胭脂树橙、b-胡萝卜素和番茄红素对之增殖和分化及牵涉PPARg表达的影响。
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user: 2. 材料与方法 高糖DMEM培养液、胎牛血清(FBS)、0.25%胰酶-EDTA、油红O、细胞裂解液、胰岛素和地塞米松均购自北京索莱宝生物科技有限公司；β-胡萝卜素、胭脂树橙、噻唑蓝(MTT)和3-异丁基-1-甲基黄嘌呤(IBMX)均为美国Sigma公司产品；番茄红素购自成都彼斯特生物科技有限公司；兔抗PPARγ (H-100)抗体为美国Santa Cruz公司产品；Real Band Protein Marker、脱脂奶粉、兔抗b-actin和羊抗兔IgG为上海生工生物工程有限公司产品；其它试剂均为进口或国产分析纯。二氧化碳恒温培养箱购自上海一恒公司；BIOTEKELX808酶标仪购自美国伯腾仪器有限公司北京代表处；OLYMPUSCKX41倒置显微镜购自上海赖氏电子科技有限公司；TS-1型脱色摇床购自江苏省海门其林医用仪器公司；电泳仪和垂直电泳槽、转膜槽购自北京六一仪器厂。小鼠前脂肪细胞3T3-L1购自北京协和细胞资源中心。 2.1. 细胞活力检测 参考本组采用的细胞活力检测法稍做修改 [ 17 ] ，收集生长至对数期状态良好的细胞，以每孔5000个细胞接种至96孔板，次日待细胞贴壁后，分别用不同浓度的类胡萝卜素处理细胞，以不含药物的DMSO为对照组，每个浓度设6孔平行；培养3 d后，每孔加入适量MTT工作液，使其终浓度为0.5 mg/mL，继续培养2 h；小心吸除孔内液体，每孔加入100 μL DMSO，轻轻振荡混匀，使紫色结晶充分溶解；用酶标仪在490 nm处测定吸光值(A490)，细胞存活率 = 处理组A490 − 对照组A490/对照组A490 × 100%。在培养液中添加药物时，控制DMSO浓度 ≤ 1% (v/v)。 2.2. 细胞分化检测的油红o染色法 参考文献 [ 18 ] 3T3-L1脂肪细胞分化检测法，收集状态良好的细胞，以每孔15，000个细胞接种至96孔板，在37℃，5% CO 2 培养箱中培养，待细胞生长至完全融合(细胞量达到孔面积的80%)后2 d (设为第0 d)开始诱导分化，将培养液换成含0.5 mmol/L IBMX、1 μmol/L DEX和10 μg/mL Insulin的脂肪细胞培养液(含10% FBS)；48 h后(即诱导分化2 d)，换以仅含有5 μg/mL Insulin的脂肪细胞培养液，同时加不同浓度的类胡萝卜素处理细胞，直至实验结束。取出培养板，小心移除孔内液体，用PBS清洗细胞两次，室温加入10%的甲醛磷酸盐缓冲液，每孔20 μL，固定30 min。之后移除固定液，PBS清洗一次，再用60%的异丙醇清洗细胞一次，晾干。最后加入油红O工作液，每孔20 μL，避光染色120 min。染色后，用PBS清洗，直到上层清液没有颜色。最后，每孔加入100 μL异丙醇溶解油红O染料，振荡摇匀10 min，于酶标仪510 nm处测定各孔光密度值(OD)值。以上实验各重复3次。 2.3. PPARg蛋白表达水平检测 参考本组采用的蛋白表达水平检测法稍做修改 [ 15 ] ，用细胞裂解液裂解细胞，提取细胞总蛋白，通过BCA法测定蛋白在570 nm处吸光值(A 570 )，用标准浓度蛋白与其A 570 作标准曲线，计算样品蛋白浓度。配制体积分数为0.1的SDS-聚丙烯酰胺凝胶，在SDS-聚丙烯酰胺凝胶中进行电泳。之后将蛋白转移到NC膜，然后放入封闭缓冲液中，室温摇床孵育1 h。一抗4℃孵育过夜，二抗室温摇床孵育2 h，用TBST清洗3次。用ECL化学发光液对膜进行显色处理，感光胶片显影，X光片上条带强度用NH Image软件分析。 2.4. 数据分析 计算各组重复实验的平均值和标准差，并采用one-way ANOVA进行比较。处理组与对照组比较： * P < 0.05，差异显著； ** P < 0.01，差异极显著。