Linfangiogénese no tecido adiposo em modelos de doença inflamatória crónica (asma e obesidade): uma abordagem por imunohistoquímica e lipidómica

O tecido adiposo é um órgão endócrino dinâmico, secretando factores importantes na regulação do metabolismo, fluxo vascular sanguíneo e linfático, e função imunológica, entre outros. Em caso de acumulação de tecido adiposo por ingestão de uma dieta gorda, ou por disfunção metabólica, os adipócitos podem desencadear uma reacção inflamatória por falha na drenagem linfática, acumulando-se mediadores inflamatórios, os quais potenciam a propagação da reacção. Assim, questiona-se uma potencial associação entre o aumento de tecido adiposo na obesidade, hipóxia adipocitária e estimulação da linfangiogénese. Além disso, a expressão de adipocinas varia de acordo com a distribuição do tecido adiposo (subcutâneo, TAS e visceral, TAV). Deste modo, pretende-se com este estudo contribuir para o aumento do conhecimento sobre os complexos mecanismos moleculares subjacentes à linfangiogénese. Ensaios com ratinhos da estirpe C57Bl/6J (modelo de obesidade) e BALB/c (modelo de asma e obesidade), divididos em grupos submetidos a dieta normal e dieta rica em gordura. Avaliação semi-quantitativa da expressão tecidular de LYVE-1 (marcador da linfangiogénese) por imunohistoquímica em material embebido em parafina, no TAS e TAV, e cromatografia líquida de ultra-performance acoplada de espectrometria de massa (UPLC-MS) para análise da expressão plasmática de ceramida e esfingosina-1-fosfato (S1P). No modelo de obesidade observou- -se diminuição do número de vasos linfáticos e expressão de LYVE-1 ao longo do tempo no TAV, e aumento de ambos os parâmetros e hipertrofia adipocitária no TAS. As concentrações de ceramida e S1P corroboram a existência de um processo inflamatório nos ratinhos em estudo, ainda que numa fase muito inicial. No modelo de asma e obesidade, após 17 semanas de tratamento, observou-se incremento da linfangiogénese no TAV, mas não no TAS. A resposta inflamatória avaliada através dos diferentes parâmetros permite afirmar que num estadio inicial de obesidade a proliferação linfática poderá estar a ser retardada pela hipertrofia adipocitária. A libertação de adipocinas será observada apenas numa fase posterior, desencadeando todo o processo inflamatório que incrementará a proliferação linfática. Adicionalmente, é possível sugerir que a maior pressão à qual o TAV se encontra sujeito não favorece a proliferação linfática, pelo menos num estadio incial.

ANN-Based LMP forecasting in a distribution network with large penetration of DG

In recent years, power systems have experienced many changes in their paradigm. The introduction of new players in the management of distributed generation leads to the decentralization of control and decision-making, so that each player is able to play in the market environment. In the new context, it will be very relevant that aggregator players allow midsize, small and micro players to act in a competitive environment. In order to achieve their objectives, virtual power players and single players are required to optimize their energy resource management process. To achieve this, it is essential to have financial resources capable of providing access to appropriate decision support tools. As small players have difficulties in having access to such tools, it is necessary that these players can benefit from alternative methodologies to support their decisions. This paper presents a methodology, based on Artificial Neural Networks (ANN), and intended to support smaller players. In this case the present methodology uses a training set that is created using energy resource scheduling solutions obtained using a mixed-integer linear programming (MIP) approach as the reference optimization methodology. The trained network is used to obtain locational marginal prices in a distribution network. The main goal of the paper is to verify the accuracy of the ANN based approach. Moreover, the use of a single ANN is compared with the use of two or more ANN to forecast the locational marginal price.

Energy resource scheduling in a real distribution network managed by several virtual power players

Smart Grids (SGs) appeared as the new paradigm for power system management and operation, being designed to integrate large amounts of distributed energy resources. This new paradigm requires a more efficient Energy Resource Management (ERM) and, simultaneously, makes this a more complex problem, due to the intensive use of distributed energy resources (DER), such as distributed generation, active consumers with demand response contracts, and storage units. This paper presents a methodology to address the energy resource scheduling, considering an intensive use of distributed generation and demand response contracts. A case study of a 30 kV real distribution network, including a substation with 6 feeders and 937 buses, is used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. This network is managed by six virtual power players (VPP) with capability to manage the DER and the distribution network.

Investment optimization in distribution network based on fuzzy outage parameters

This paper presents a methodology that aims to increase the probability of delivering power to any load point of the electrical distribution system by identifying new investments in distribution components. The methodology is based on statistical failure and repair data of the distribution power system components and it uses fuzzy-probabilistic modelling for system component outage parameters. Fuzzy membership functions of system component outage parameters are obtained by statistical records. A mixed integer non-linear optimization technique is developed to identify adequate investments in distribution networks components that allow increasing the availability level for any customer in the distribution system at minimum cost for the system operator. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study that considers a real distribution network.