
【电】 trace senitivity
contrail; locus; orbit; track
【计】 sensitivity; sensitivity ratio; susceptiveness
【化】 sensitivity
【医】 sensitivity
轨迹灵敏度(Trajectory Sensitivity)是动态系统分析中的核心概念,主要用于量化系统状态轨迹对参数变化或初始条件扰动的敏感程度。该术语在电力系统、控制工程、航空航天等领域具有重要应用。
1. 定义与数学表达
轨迹灵敏度通过偏微分方程描述系统状态变量( x(t) )相对于参数( theta )的变化率,其数学表达式为:
$$ frac{partial x(t)}{partial theta} = lim_{Delta theta to 0} frac{x(t, theta + Delta theta) - x(t, theta)}{Delta theta} $$
这一模型常用于评估电力系统暂态稳定性的边界条件。
2. 工程应用场景
3. 权威研究进展
剑桥大学出版社的《非线性系统分析》指出,轨迹灵敏度矩阵的奇异值分解可识别系统脆弱参数(Hespanha, 2018)。IEEE Control Systems Society最新研究表明,基于伴随方程的灵敏度计算方法使复杂系统分析效率提升40%以上。
参考来源
轨迹灵敏度是电力系统动态分析中的核心概念,主要用于量化系统参数或初始条件微小变化对动态轨迹的影响程度。以下是详细解释:
轨迹灵敏度指系统中某一参数(如发电机励磁参数)或初始条件发生微小扰动时,系统动态轨迹(如电压、频率变化曲线)的变化率。例如,当电网负荷发生微小波动时,轨迹灵敏度可描述发电机转速随时间变化的敏感程度。
其数学表达式为轨迹对参数的偏导数。若系统轨迹表示为$x(t,α)$($α$为参数),则轨迹灵敏度为$frac{partial x(t,α)}{partial α}$,用于近似计算参数变化后的新轨迹:
$$
x(t,α+Δα) ≈ x(t,α) + frac{partial x(t,α)}{partial α} cdot Δα
$$
主要依赖数值积分法和卷积法。例如,卷积法通过系统响应与灵敏度函数的卷积计算轨迹变化,适用于广域测量场景。
轨迹灵敏度揭示了电力系统动态行为与参数的深层关联,为优化控制策略、提升仿真精度提供了量化工具。研究显示,参数误差会导致动态仿真结果偏差高达30%,凸显了该指标的实际价值。
(注:如需具体数学推导或工程案例,可进一步补充说明。)
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