北京8月5日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-醫學》最新發表一篇健康研究論文指出,超加工飲食對減重和降低心血管代謝疾病風險的效果或不如最少加工飲食,即使這兩種飲食都遵循相同的官方飲食指南。 這一研究結果基於一項對英國55名成年人開展的社群水平的臨床試驗,揭示出在整體營養構成之外,食品加工程度對特定健康結局的可能影響。 該論文介紹,全球超加工食物消耗量在近幾十年裡快速增加,而肥胖症以及2型糖尿病和心血管疾病這類慢性病的發病率也在同期上升。在英國,50%以上的消耗食品被指為超加工食品,美國和歐洲的消耗水平與此類似。這類食品包括早餐穀物、甜食和量產的麵包。雖然大量研究一再發現,超加工食品的高攝入與不良健康結局的風險增加有關,但這些數據常受限於混雜因素,且無法建立因果關係。 在本項研究中,論文第一作者兼通訊作者、英國倫敦大學學院Samuel J. Dicken和同事及合作者開展一項隨機交叉試驗,比較以超加工食品為主和以最少加工食品為主的飲食,兩種飲食結構都遵循英國《健康飲食指南》中一組促進健康均衡營養的官方飲食建議。 此次試驗中的55名成人,或接受預製的超加工食品,如早餐穀物或即食千層意面;或接受預製的最少加工食品,如隔夜燕麥或自製肉醬意面,這些食品在8周內分別配送到家。休息4周後,受試者換成另一種飲食再繼續8周,從而能在受試者本人身上比較超加工食品和最少加工食品在6個月期間的影響。試驗期間,50名受試者至少完成了一種飲食。 論文作者發現,遵循英國《健康飲食指南》的兩種飲食都能在8周內顯著減重。不過,最少加工飲食的平均減重量為2%,而超加工飲食只有1%。除了減重,最少加工飲食能更有效改善與心血管代謝健康指標相關的身體成分,如降低脂肪總量、內臟脂肪和甘油三酯水平(但超加工飲食後的低密度脂蛋白膽固醇更低)。 同時,雖然總體飲食滿意度評分無顯著差異,但受試者對超加工飲食的風味和口味評分高於最少加工飲食。整體上,最少加工飲食下的自述食物渴望控制力顯著高於超加工飲食,這或支持了在最少加工飲食中看到的更低熱量攝入能促進更大的減重效果。 論文作者總結指出,這項研究結果表明,即使都遵循健康的飲食指南,食品加工程度也能影響體重管理和心血管代謝健康。他們也提醒稱,純素食、清真和猶太潔食等飲食限制人群,並未納入本次研究。(完)
據國家能源局數據顯示:2025年7月16日,全國最大電力負荷首次突破15億千瓦,達到15.06億千瓦,較去年最大負荷增加0.55億千瓦,刷新歷史紀錄。江蘇、浙江、廣東等多地負荷記錄被打破,迎峰度夏和能源保供進入關鍵階段。 極端高溫疊加產業復甦,用電負荷再創新高 近期,全國多地持續高溫,多省市氣溫超過40℃,疊加高溼度形成「桑拿天」,顯著推高商業和居民空調用電負荷,佔比高達48%。例如,7月某日,上海當天的空調用電量相當於三峽電站滿負荷發電4小時。 與此同時,產業復甦與新質生產力發展加速釋放電力需求。根據公開數據顯示,新能源汽車(比亞迪/寧德時代擴產)、光伏組件(隆基、晶科新基地投產)等高載能產業用電同比增12.3%;AI算力中心用電也持續攀升,如北京亦莊、上海臨港集群等園區單體負荷超過100萬千瓦,較2024年翻倍。 儘管面臨持續高負荷,今年全國電網運行總體平穩有序,大規模停電未再出現。這背後,除了發電與輸電能力的提升,更離不開用電側的智能化管理與柔性調節能力的提升,其中,一項關鍵技術正發揮著「隱形骨幹」作用——電力負荷辨識技術。 負荷預測與預警,電力保供的「先手棋」 每臺用電設備在運行時都會產生獨特的用電特徵,如電壓、有功功率波形、啟停電流等。負荷辨識技術則通過對用戶用電數據(如電壓、電流)的非侵入式採集與分析,結合智能算法,可分解和識別不同電器及其運行狀態、功率消耗等。 負荷辨識技術的應用可以幫助電網精準掌握用電結構和實時負荷分布,實現對負荷的預測預警,並作為電力系統規劃、運營和市場交易的基礎工具,在影響電力供需平衡、電價波動、資源優化和電網穩定性的領域發揮重要作用。在電力保供場景中,負荷辨識技術能夠有效輔助預測尖峰負荷與時段,從而輔助調度中心優化資源配置,制定柔性調節手段,提升電力系統在極端負荷條件下的響應能力和運行韌性。 同時,負荷辨識技術正逐步拓展至智慧城市治理、社區服務、商業綜合體能效管理等新興場景,為城市治理和企業運營提供精細化、智能化的能源管理工具。 行業認可:以創新實踐引領行業應用 近日,IDC發布《IDC PeerScape: 電力行業負荷辨識技術最佳實踐》報告。報告指出,負荷辨識技術與人工智慧、大數據等前沿技術融合日益緊密,已成為推動電力行業變革與發展的核心驅動力之一。報告研究和收錄了志翔科技、國網新疆公司等在該技術上的最佳實踐案例,對具體場景和應用如城市老舊社區電動車充電隱患治理、廣域網負荷監測、校園用電安全等,進行了挑戰分析、技術應用解讀和項目成效總結。 IDC中國高級研究經理李鑫表示,電力負荷辨識技術正從單一監測工具向能源管理核心基礎設施躍遷,短期增速將超 35%。並建議技術廠商優先布局「硬體輕量化+雲端智能分析」雙輪驅動模式,增加跨場景複製能力,構築競爭壁壘。 作為入選報告最佳實踐案例的企業之一,志翔科技自2023年起即開展電力負荷辨識技術的多場景創新探索,推動該技術從電網側向城市治理和民生服務延伸。此次入選IDC最佳實踐報告的電動自行車入戶充電監測系統正是該技術在社區管理側提升基層治理智能化水平的應用。而在電力企業側,志翔科技已為多地電網公司部署空調負荷監測與柔性調控方案,通過精準識別用電設備及其運行負荷狀態,提升預測與應對能力,助力電力資源科學調配。 未來,志翔科技將持續深化負荷辨識技術的研發與應用,助力構建安全、高效、智能的電力系統,為國家電力安全保供和智慧城市建設貢獻「志翔方案」。
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