第七章 网络的灵敏度分析
7.4 伴随网络法灵敏度分析
分析步骤(1) 用某种分析方法求解原网络，得到原网络的支路电压和支路电流的解答；(2)构造相应伴随网络，根据网络函数定义，构造相应伴随网络的端口，再构造伴随网络的内部元件模型；(3) 求解伴随网络，得到伴随网络支路电压和支路电流的解答；(4) 由灵敏度相应公式计算网络函数对所有微变参数的绝对灵敏度。
例1 网络如图 所示，定义网络函数。
用伴随网络法求 H 对的绝对灵敏度。
o i /H U U =m g C L R 、、、i 1V U =解：1) 令 求解原网络 L R I I ωj 121+== LR R g I I m ωj 54+=-= L R L U ωωj j 1+= L R R U U ωj 32+== 45o j (j )m g R U U U C R L ωω===-+03=I 1I i U R L2I 3U +-4I 3m g U C IU +-3I1I 1A R L 2I 4I 4m g U CI 4U +-3I 2) 构造伴随网络如下图3) 求解伴随网络得 )j (j ~1L R C R g I m ωω+-= )j (j j ~2L R C Lg I m ωωω+= C g I m ωj ~3-= 123j j (j )m Lg R U U U C R L ωωω=-=-=-+C U U ωj 1~~54-== 4) 计算各灵敏度 C L R Lg I I R Hm 222)j (~ω+-=-=∂∂ C L R R g I I L H m 211)j (~j ωω+=-=∂∂ )j (j ~j 255L R C Rg U U C Hm ωωω+==∂∂ )j (j ~43L R C RU U g H m ωω+-==∂∂。
第七章 网络的灵敏度分析
原网络中电阻R在伴随网络中仍是电阻R
R
T ˆ I R I R R
R
ˆ ˆ ˆ U R I R I RU R I R I R R
灵敏度公式
灵敏度公式仅由VAR中的控制量构成
(4) 二端线性电导
电导的VAR为 I G GU G 增量方程 I G GU G GU G
只讨论频域一阶微分灵敏度
相对灵敏度
广义网络函数的相对变化量与元件参数的 相对变化量的比值，即
x T T S T x T
T x
x ln T x ln x
• 相对灵敏度的其它表示法
x T (1) S 100 x
T x
x T x T T (2) S , Sx 100 x 180 x
ˆ ˆ (I DU D U D I D )
D
T
T xk k 1 xk
n
(1)Байду номын сангаас输出支路
Uo
Io
ˆ Uo
1A
输出为电压，则ΔI0＝0
ˆ ˆ ˆ U 0 I 0 I 0U 0 U 0 I 0
ˆ 取 I 0 1A
ˆ ˆ ˆ U 0 I 0 I 0U 0 U 0
D( x1 , x2 ,, xn ) D( x)
对于任一参数xk
A0 B0 xk T ( xk ) C0 D0 xk
B0 D( x) D0 N ( x) S 2 D ( x)
T xk
N ( x1 , x2 ,, xn ) N ( x) T ( x) 由 D( x1 , x2 ,, xn ) D( x)
第七章网络的灵敏度分析(1)
T (x) T (x0) T (x x0)
T 标量函数T的梯度
T
T
x1
T x2
T
xn
T的变化量ΔT为
T T (x) T (x0) T (x x0 ) T x
n k 1
T xk
xk
n
DT xk
xk
k 1
n
T
DT xk
xk
k 1
T
T
n k 1
T xk
xk T
S
T x
lim
X 0
T x
/ /
T x
T T
x x
x T
T x
（ llnnTx）
T变化的百分率 参数x变化的百分率
即:网络特性的相对变化量与网络参数的相对变化量之比， 是无量纲的纯数。(假定变化量足够的小)
3 . 半归一化灵敏度
T
0，S
T x
def
lim
X 0
T x / x
x
0，S
T x
def
电流源还是电流源)，但可以不具有相同的数值
定义给出了构造伴随网络的方法；注意构造伴随网络时支路划分，独 立源应单独作为一支路，受控源必须采用其二端口模型，控制电流视 为一个短路支路的电流，控制电压视为一个开路支路的电压。
下面讨论原网络与伴随网络的结构和元件参数的关系。
3. 线性网络的伴随网络 (ukiˆk ikUˆk ) 0L L L (2)
原网络中的电流源伴随网络中为开路线
UoIˆo IoUˆo （ Uk Iˆk IkUˆk） (Uk Iˆk IkUˆk）
所有独立源
R
（3）二端线性电阻和电导
UR RI R （UR UR）（R R）（ IR IR）， UR RIR RIR RIR 高阶偏差项
灵敏度分析
灵敏度分析1. 简介灵敏度分析（Sensitivity Analysis），又称为参数分析，是指在数学模型或系统模型中，通过改变各种输入参数，分析其对模型输出结果的影响程度的一种方法。
灵敏度分析可以帮助我们了解模型的稳定性、可靠性以及输入因素对输出的影响程度，从而帮助我们做出科学合理的决策。
在实际应用中，很多决策问题都涉及到多个不确定的参数，这些参数对于决策结果的影响程度可能不同。
灵敏度分析能够帮助我们确定哪些参数对决策结果更为敏感，哪些参数对决策结果影响较小，从而帮助我们确定关键参数，并为决策提供支持。
2. 灵敏度分析方法2.1 单参数灵敏度分析单参数灵敏度分析是指在数学模型中，依次改变一个输入参数，而其他参数保持恒定，观察模型输出结果的变化情况。
通过改变一个参数的值，我们可以分析该参数对模型输出结果的影响程度。
常用的单参数灵敏度分析方法有：•参数敏感度指标（Parameter Sensitivity Index，PSI）：PSI用于衡量输入参数的变化对输出结果的影响程度。
常见的PSI指标有：绝对敏感度、相对敏感度、弹性系数等。
•参数敏感度图（Parameter Sensitivity Plot）：通过绘制参数敏感度图，可以直观地看出输入参数对输出结果的影响程度。
常见的参数敏感度图有：Tornado图、散点图等。
•分析输出结果的极值情况：通过改变参数的值，观察模型输出结果的极值情况，可以分析参数对极值情况的敏感程度。
2.2 多参数灵敏度分析多参数灵敏度分析是指同时改变多个输入参数，观察模型输出结果的变化情况。
多参数灵敏度分析可以帮助我们分析多个参数之间的相互作用，以及各个参数对输出结果的综合影响。
常用的多参数灵敏度分析方法有：•流量排序法（Flow Sort）：通过将参数的取值按照大小进行排序，逐步改变参数取值的范围，观察输出结果的变化情况。
可以帮助我们确定哪些参数对输出结果的影响更大。
•剥离法（Perturbation）：通过逐个改变参数的取值，观察输出结果的变化情况。
第七章网络的灵敏度分析
网络参数（广义）：网络的元件参数：Z， Y，g，μ；物理参数：如温度，频率，压 力等标称值，实际值（老化）。
例如：2002年11月验收的电科院高压试实验 室，加速老化试验装置就是一个重要组成部 分。（总投入资金1200万）。
若用 T（x1 xn）
表示任何一个系统或网络特性（广义网络函 数），则：
T（x1 ，x2 ， xn）
dT（x1 xn）
T x1
dx1
T x2
dx2
T xk
dxk
T xn
dxn
T（x1 xn）
T x1
x1
T x2
x2
T xk
xk
T xn
xn
T 称为一阶微分灵敏度。
x j
写成向量形式
T T ( X ) T ( X 0 ) T ( X X 0 ) T X
(1)绝对灵敏度
lim DxT
T x
X 0
T x
称为绝对灵敏度（微分灵敏度）
为比较分析不同参数的相对变化对网络特性
的影响，对绝对灵敏度做归一化处理，引入
相对灵敏度。
(2)相对灵敏度
lim S
T x
X 0
T / T x / x
T T
x x
ln T （微分灵敏度），x
（ln x）
T
T（增量灵敏度） x
计算灵敏度最直接的方法
设 x 时x，x x，T T，x x，
计算x
T，S
T x
x T
T x
任何（广义）网络函数，
计算机求解很容易。
如果求出T的解析表达式可以直接求导。
例7 1，求图中电路的输出 U0对R1R2的灵敏度。
电网络 - 第一章网络理论基础(1)教材
第一章
重点：
网络理论基础
网络及其元件的基本概念: 基本代数二端元件，高阶二端代数元件，代数 多口元件和动态元件。 网络及其元件的基本性质: 线性、非线性；时变、非时变 ；因果、非因果； 互易、反互易、非互易；有源、无源 ；有损、无 损，非能 。 网络图论基础知识：
Q f , B f ;KCL、KVL的矩阵形式； G，A，T，P， 特勒根定理和互易定理等。
3.本课程的主要内容：
教材的第一章~第七章的大部分内容，计划 40学时，21周考，详见后面的教学安排。
4.要求：
掌握基本概念和基本分析计算方法。使对电网络的 分析在“观念”和“方法”上有所提高。
5.参考书：
肖达川：线性与非线性电路
电路分析 邱关源：网络理论分析（新书，罗先觉）
第一章 网络理论基础
§5-7端口分析法（储能元件、高阶元件和独立源抽出跨接 在端口上—与本科介绍的储能元件的抽出替代法类似）
第二章 简单电路（非线性电路分析）
§2-1非线性电阻电路的图解法（DP、TC、假定状态法） §2-2小信号和分段线性化法 §2-3简单非线性动态电路的分析（一阶非线性动态电路分析） §2-4二阶非线性动态电路的定性分析（重点）
t
t
t
u
( )
i( )
, 取任意整数
（0） x x
基本变量（表征量）之间存在与“网络元件”无关的普遍 关系:
dq(t ) （ 1 ） i（t） ，q（t） i i（t）dt dt d (t ) （ 1 ） u（t） ， (t ) u （ t） u（t）dt dt
§1- 1 网络及其元件的基本概念 §1-2 基本二端代数元件 §1-3高阶二端代数元件 §1-4代数多口元件 §1-5动态元件（简介） §1-11网络及元件的基本性质 §1-8 图论的基础知识～§1-10网络的互联规律性
灵敏度分析
例2.5.5 对于例2.5.1的原问题，如果增加一道生产工序 ，要求产品满足约束条件 x1+ 3 x2 ≤ 9 ，试问应如何安排生产计划，可以使利润最大？
解：首先把表13的最优解代入新约束条件，看是否满足。显然，由于原最优解 不满足新约束，所以，必须寻找新的最优解。
解：先计算B﹣1⊿b。
0 1/4 0
B﹣1⊿b = -2 1/2 1
1/2 -1/8 0 再把结果加到表16的 b 列中。
0
4
0
0 = -8-8
0
00
cj
CB
XB
b
2
3
x1
x2
0
0
x3
x4
2
x1
4 +0
1 00
1/4
0
x5
4 -8
0 0 [-2]
1/2
3
x2
2 +0
0 1 1/2
-1/8
(cj－zj) 或 j
1/3
0
0 -M
x5
x6
-1/6 0
-1
-1/6
0
1/3
0
7/6
1
5/6
-5/6
0
-1/3 -M+3
（五）、增加一个约束条件的分析
增加一个约束条件： 增加约束条件一般意味着可行域的缩小。 情况1:基变量没有改变（即最优解满足增加的约束条件）
该种情况，最优解没变化。（方法：把基变量的值代入约束条件中，如果 满足新的约束条件，就可断定最优解没有变化。） 情况2:基变量不适应新增加的约束条件
信息网络中流问题的灵敏度分析
信息网络中流问题的灵敏度分析
随着科技的发展,一种新型的信息传输方式——信息网络流传输成为主流,信息网络理论的研究成为热点问题。
而信息网络的拓扑结构并不是固定不变的,所以研究拓扑结构的变化对网络流最优解的影响对于信息网络的稳定性有非常重要的意义。
本文以信息网络为研究对象,着重研究了信息网络中流问题的灵敏度分析。
本文的主要内容包括:1、针对静态网络最大流的弧容忍度问题,分析了最大流和最小截的性质,由此给出了求解每条弧的最大流弧容忍度上下界的算法,并且证明了在算法中采用不同的最大流和最小截得到的弧容忍度上下界是相同的。
2、在动态网络最大流问题中,细化了原有的最大动态流算法,由此提出了最大动态流的关键弧算法,并将算法与原有算法和按定义求解的算法进行分析,最后通过构造辅助网络来求解关键顶点问题。
3、在动态网络中,分析了最短时间流的性质,说明了最短时间流与最大动态流的关系,由此给出了一个求解最短时间流问题的算法,在此基础上提出了最短时间流的关键弧算法,并将算法与按定义求解的算法进行了数值比较。
《灵敏度分析》课件
案例二：建筑结构优化中的灵敏度分析
背景：建筑结 构优化需要灵 敏度分析来提 高安全性和稳
定性
目的：通过灵 敏度分析，找 出影响建筑结 构稳定性的关
键因素
方法：采用灵 敏度分析方法， 对建筑结构进
行优化设计
结果：提高了 建筑结构的安 全性和稳定性，
降低了成本
案例三：气候变化模拟中的灵敏度分析
背景：全球气候变化问题日益严重，需要准确预测气候变化的影响
教学质量
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价值
灵敏度分析可以 帮助我们更好地 理解和优化模型， 从而提高决策的 科学性和准确性
对未来研究和应用的建议
加强灵敏度分 析在工程设计 中的应用，提
高设计质量
开展灵敏度分 析在复杂系统 中的应用研究， 提高系统稳定
性
推广灵敏度分 析在科学研究 中的应用，提
高科研效率
加强灵敏度分 析在教育领域 的应用，提高
灵敏度分析的步骤：确定参数、 计算灵敏度、分析结果
灵敏度分析的应用：优化模型、 风险评估、决策支持
灵敏度分析的实 现过程
确定分析目标
明确分析目的： 了解灵敏度对系 统稳定性的影响
确定分析范围：系 统参数、输入输出、 环境因素等
确定分析方法：灵 敏度分析、稳定性 分析、响应分析等
确定分析工具： MATL AB、 Python、 Simulink等
计算灵敏度指标 分析灵敏度结果 提出改进措施或建议
结果解释与优化建议
灵敏度分析结果：包括灵敏度系数、灵敏度区间等 结果解释：对灵敏度系数、灵敏度区间进行解释，说明其含义和影响因素 优化建议：根据灵敏度分析结果，提出优化建议，如调整参数、改进模型等 案例分析：结合实际案例，分析灵敏度分析结果的应用和优化建议的效果
网络的灵敏度分析
= =
0 rI1
增量方程
I1 +
U1 −
⎧⎨⎩ΔΔUU12
= =
0 ΔrI1
+
rΔI1
I2
+
+
rI1 −
U2
−
(ΔI1Uˆ1 − ΔU1 Iˆ1) + (ΔI2Uˆ2 − ΔU2 Iˆ2 )
= ΔI1(Uˆ1 − rI2 ) + ΔI2Uˆ2 − ΔrI1Iˆ2
(7) 受控源
(ΔI1Uˆ1 − ΔU1 Iˆ1) + (ΔI2Uˆ2 − ΔU2 Iˆ2 ) = ΔI1(Uˆ1 − rI2 ) + ΔI2Uˆ2 − ΔrI1Iˆ2
受控电流源 ⇒ 开路控制支路
VCCS VCVS
⇒
VCCS
∂T ∂g
= U1Uˆ2
有量纲系数保持不变
⇒
CCCS
∂T
∂α
=
−U1Iˆ2
无量纲系数加“－”
CCCS
⇒
VCVS
∂T
∂β
=
I1Uˆ 2
N中受控源与Nˆ 中受控源满足相互互易性
(8) 理想变压器
⎧⎨⎩UI21
= =
nU 2 −nI1
增量方程为
I1
⇒
+ Uˆ0 = 0 −
对于电压源支路 ΔUk＝0
−ΔUk Iˆk + ΔIkUˆk = ΔIkUˆk
取
∧
Uk
=
0
− ΔU k Iˆk + ΔIkUˆ k = 0
原网络中的电压源与伴随网络中的短路线相对应
(2) 输入支路
1A
⇒
Iˆo = 0
电网络第七章网络的灵敏度分析
电网络第七章网络的灵敏度分析第七章网络的灵敏度分析网络的灵敏度分析是指对网络中各个节点或边的变化进行分析，以评估网络对这些变化的敏感程度。
通过灵敏度分析，我们能够更好地了解网络中的关键节点和关键边，从而为网络的优化设计和保护提供有力的支持。
本章将介绍网络的灵敏度分析方法和应用，并对其在实际网络中的价值进行探讨。
一、网络的灵敏度分析方法1.1 传统方法传统的网络灵敏度分析方法主要基于线性系统理论，通过计算网络在节点变化或边删除时的响应情况来评估网络的灵敏度。
其中，常用的方法包括雅可比矩阵法、拉普拉斯矩阵法等。
这些方法在对简单网络进行分析时较为有效，但在面对复杂网络时往往会遇到计算复杂性高、求解难度大等问题。
1.2 基于复杂网络理论的方法随着复杂网络理论的发展，越来越多的灵敏度分析方法基于复杂网络理论而提出。
这些方法可以更好地应对复杂网络的特点，包括节点之间的异质性、非线性关系等。
其中，常用的方法包括基于节点介数的方法、基于度中心性的方法、基于小世界网络理论的方法等。
二、网络的灵敏度分析应用2.1 网络优化设计灵敏度分析可以帮助我们识别网络中的关键节点和关键边，从而为网络的优化设计提供指导。
通过对网络的灵敏度进行分析，我们可以发现网络中的薄弱环节，针对这些薄弱环节进行改进，提高网络的鲁棒性和可靠性。
2.2 网络安全防护网络的灵敏度分析在网络安全防护中有着广泛的应用。
通过对网络的灵敏度进行分析，我们可以了解网络中的关键节点和关键边，当这些节点或边受到攻击或破坏时，网络的整体性能会受到较大的影响。
基于这些分析结果，我们可以采取相应的安全策略，加强对网络中的关键节点和关键边的保护，提高网络的抗攻击能力。
2.3 社交网络分析灵敏度分析在社交网络分析中也有着重要的应用。
社交网络中的节点代表人员，边代表人员之间的关系。
通过对社交网络的灵敏度进行分析，我们可以了解社交网络中的核心人物和关键关系，从而更好地理解社交网络的结构和特性，为社交网络的管理和决策提供参考。
电网络分析-网络的灵敏度
Im[SxT ( j) ]
x
x
S
x
上两式中，SxT为增益 T ( j) 对 x 的灵敏度，Sx为相角 ()
对 x 的灵敏度，可由网络的复增益T ( j) 对 x 灵敏度取
实、虚部而得：
SxT Re[SxT ( j) ]
2021/3/11
S
x
1
Im[
S
T x
(
j
)
]
电网络分析第六章
§6－2.灵敏度恒等式
T (s对) 的x灵敏度为
ST (s) x
T (s) x
x T
x
( R(s)) E(s)
xE(s) R(s)
R(s) x
x R(s)
S R(s) x
2021/3/11
电网络分析第六章
§6－1.网络的灵敏度
四、增益灵敏度和相位灵敏度
频域网络函数：T( j) T( j) e j()
T( j) 对参数 x 的灵敏度为
T xk
xk
n
S
T x
k 1
xk xk
T
2021/3/11
电网络分析第六章
§6－1.网络的灵敏度
T
T
n
ST xk k 1
xk xk
三、网络输出变量对某些参数的灵敏度
一般而言，将网络函数表示为
T (s) R(s) E(s)
T (s) ( R(s) ) 1 R(s) x x E(s) E(s) x
Zˆ oc = ZoTc
如果多端口网络的短路导纳矩阵存在，即
Ip = -YscUp
Iˆp = -YˆscUˆ p
则
Yˆ sc = YsTc
7_灵敏度分析
*
5 x2 0 0 1 0 0 0 1 0
3 x3 -13/4 -2 11/4 -11/4 -3 -1 2 -2
0 x5 1 0 0 0
0 x6 1/4 1 -3/4 -1/4
0 x7 -1 -1 1 -1
x1 1/4 2 -3/4
Δc1-13/4
∆c1≤13/4 即当 c‘1 = c1+∆c1≤ 1+ 1 3 / 4 = 17/ 4 原最优解不变。
(2)当c‘1 =5>17/4 已经超出了c1的变化范围，最优解要变。 新的最优解可用下面的方法求得。首先求出新的检验数 1/4 σ’1 = c1— CBB-1P1 = 5 — （0，4，5，） 2 =3/4 >0 故x1应进基。 -3/4 用新的检验数 σ’1 = 3/4代替原来的检验数σ1 = — 1 3/ 4， 其余数据不变，得新的单纯形表Ⅰ,并继续迭代得表Ⅱ。
由表可以看出，某些数据只和表中的某些块有关，因而当这些数据发生变化时， Cj 6 8 0 0 θ CB XB b x1 x2 x3 x4 只需对上表中的某些块进行修改，便可得到新问题的单纯形表，从而能够进 0 x3 12 2 1 1 0 1 2 /1 = 1 2 行判别和迭代，而不必从头开始计算线性规划问题，这正是单纯形法的优点 0 x4 20 1 4 0 1 2 0 /4 = 5 之一． σ 6 8 0 0
1 /4 － 2 － 1 /7 2 /7 － 1 0 /7
7 /(7 /4 )= 4 5 /(1 /4 )= 2 0
7灵敏度分析
cB
cBTB-1b
0T
cBTB-1
c j z
T T ( c B c B )B 1 A ( c T c T )
c c
T B
(c c ) B b
T B
1
j'
仍为最优解，但最优值可能已变 不是最优解，用单纯形法继续迭代
0 0
（1）当cj是非基变量的价值系数 ——它的变化只影响一个检验数 （2）当cj是基变量的价值系数 ——它的变化将影响所有非基变量的检验数
例3.21
给定线性规划问题
min z x1 2 x2 x3 x1 x2 x3 6 s.t. 2 x1 x2 4 x 0 i
试讨论b1,b2在什么范围内变化时，最优基保持不变？
最 x2 优 x5 表
1 3 -3
1 0 0
1 1 -1
1 1 -2
0 1 0
xB z
B-1b
B-1B
B-1N
cBTB-1N-cNT
B-1I
cBTB-1b
0T
cBTB-1
b xB z
b b 1 B (b b)
c B (b b)
T B 1
仍为最优解，但最优解、最优值可能已变
xB '
是正则解，用对偶单纯形法继续迭代
0 0
①保持B-1b≥0,当前的基仍为最优基，最优解的结构 不变（取值改变）； ②（B-1b）i<0,当前基为非可行基,但是仍保持为对偶 可行基，可用对偶单纯形法求出新的最优解； ③如何求出保持最优基不变的bi的范围? 把bi看作待定参数,令B-1b≥0,求解该不等式组即可；
1. 将参数的改变通过计算反映到最终单纯形表上来.
灵敏度分析
灵敏度分析灵敏度分析是一项重要的决策工具，用于评估一个系统对其输入参数变化的敏感程度。
它在不同领域和行业中都有广泛的应用，包括金融、工程、环境等。
本文将详细介绍灵敏度分析的概念、方法和应用，并探讨其在决策过程中的重要性。
灵敏度分析是指通过改变一个或多个输入变量，观察系统输出变量的变化情况，从而确定输入变量对输出变量的影响程度。
它能够帮助我们了解系统的稳定性和可靠性，并得出相应的决策。
灵敏度分析通常与多元回归分析或其他统计模型一起使用，以揭示模型背后的关键因素。
灵敏度分析的方法有很多种，其中最常见的一种是参数灵敏度分析。
参数灵敏度分析通过改变系统输入参数的值，观察输出结果的变化情况，从而确定每个参数对输出结果的影响程度。
这种方法可以帮助我们识别问题中最重要的参数，并为决策提供基础数据。
除了参数灵敏度分析，还有一些其他的灵敏度分析方法，如局部敏感性分析、全局敏感性分析等。
局部敏感性分析通常用于评估系统在输入参数变化的某一特定范围内的敏感性。
全局敏感性分析则可以帮助我们了解整个系统在不同参数组合下的行为。
这些方法的选择取决于具体问题的需求。
灵敏度分析在不同领域和行业中都有广泛的应用。
在金融领域，灵敏度分析可以帮助投资者评估不同投资组合的风险和回报，从而做出更明智的决策。
在工程领域，它可以用于评估系统设计方案的可行性和稳定性。
在环境领域，灵敏度分析可以帮助我们了解环境参数对气候变化或生态系统健康的影响，从而制定相应的保护政策。
灵敏度分析在决策过程中的重要性不言而喻。
通过对系统的关键参数进行分析，我们可以更好地理解系统的行为和性能，从而制定更科学、更有效的决策。
它可以帮助我们识别风险和机遇，并为决策者提供决策依据。
然而，灵敏度分析也存在一些局限性。
首先，它假设系统的行为是线性的，这在实际情况下往往是不成立的。
其次，它无法考虑参数之间的交互作用，这可能导致结果的片面性。
因此，在进行灵敏度分析时，我们应该结合其他分析方法和经验判断，以获得更全面和可靠的结果。
第七章 电网络的灵敏度分析
第七章 网络的灵敏度分析第一节 灵敏度分析的意义p281第二节 灵敏度分析基本概念一．灵敏度 1．p281 定义 2．分类（1） 绝对灵敏度（微分灵敏度）（非归一化灵敏度）xTx T D x Tx ∆∆=∂∂=→∆0lim （式7－2－1） （2） 相对灵敏度（归一化灵敏度）xTx x TTx T T x S T x ln ln ∂∂=∂∂=∂∂=（式7－2－1） （3） 其他灵敏度表示法·xTx S Tx ∂∂=100 （参数变化百分之一时）·xTx S xT x S T x T x∂∠∂=∂∂=∠180100 ·半归一化灵敏度x Tx T xS T Tx ln 0∂∂=∂∂== xT x T T S x Tx ∂∂=∂∂==ln 10·多参数灵敏度（只能用于参数的微小变化） p282)(),(21x T x x x T T n ==)()(21)()()(0000x x H x x x x T x T x T T T --+-⋅∇=-=∆ 较高精度 其中：⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂∂∂=∆n x T x T x T T 21, 3．解析灵敏度公式 p283 （1）2121Tx Tx TT x S S S +=（2）)(121212121T x T x T T x S T S T T T S ++=+ 证明见“书”（3）Tx T xnS S n=（4）Tx T xS S -=1 （5）Tx Tx S S -=1（6）设)()()(ωθωωj e H j H = ，则)()()()(ωθωωωθxH x j H xS j S S += 证明：（补充）θθθθθθθθθθθθθθxH x H x j j H x j j j j j He xS j S xj x S x j He Hex S x e H x H e He x x He He x S j ⋅+=∂∂+=∂∂⋅⋅+=∂∂+∂∂=∂∂=)()( （7）T 是常量，0=Tx S 4．应用p284 例7－2－1（自己看）第三节 伴随网络法（Adjoint Network ）一．概念引入伴随网络目的（1）原网络N ：线性时不变网络，且内部不含独立源。
第7章灵敏度分析
(4)对于受控源器件，灵敏度公式由原网络中 控制支路的电压或电流与伴随网络中被控支路的 电流或电压的乘积构成。如果是压控源，取原网 络的支路电压，如果是流控源，取原网络的支路 电流；如果被控的是电压源，取伴随网络中其支 路电流，如果被控的是电流源，取伴随网络中其 支路电压。
如电压控制电流源（VCCS） ，其灵敏度 公式由原网络中控制电压 U 1 与伴随网络中被
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7.2伴随网络法 7.2.1特勒根定理和伴随网络的构成 7.2.2线性网络的伴随网络法 7.2.3非线性网络的伴随网络法 7.2.4伴随网络方程的建立及其求解
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伴随网络法是计算灵敏度的一个重要方法。 通过求解伴随网络方程，可得到网络的一个输出 量对全部网络参数分别变化的灵敏度值。伴随网 络法建立在特勒根定理的基础上。先介绍特勒根 定理和伴随网络的概念，以及求解灵敏度的方法。
(2)
3.伴随网络：为了利用特勒根定理计算网络灵敏度
ˆ 需要构造伴随网络。定义一个网络 N ，若它与原网络
ˆ N 满足下列条件，则称 N 为原网络 N 的伴随网络。
ˆ A A。
(1)两个网络具有相同的拓扑结构，即相同的关联矩阵：
(2)两个网络中，除独立源外，它们的支路阻抗矩阵 （或支路导纳矩阵）互为转置，即
ˆ 独立电流源开路，所以它们对伴随网络方程的右端向量 B ˆ 没有贡献。所以 B 中只含有输出支路的单位电流源或单位
电压源所对应的 1 项。如果输出支路有一端接地，
ˆ 则在 B 中输出端对应位置只有一个-1 项，其它项均
为零。这样，可将伴随网络方程写成：
ˆ ˆ T X B
T
(1)
所以，伴随网络方程不必由建立伴随网络而形成， 可以直接由原网络方程的转直而形成。所以也称伴随 网络法为转置系数法。
电网络 - 第一章网络理论基础(1)
例1-1：对图示三极管任选一端为参考 点则为二端口元件
b
c
e
3 容（允）许信号偶和赋定关系：
容（允）许信号流容（允）许信号偶，简称容许偶。记做：
u(t ) , i(t )
, 对n端口为: u(t ) , i(t )
容（允）信号偶相当于我们熟知的自变量的定义域和函数 值域的组合（构成的集合）。 赋定关系： 容（允）信号偶的全体称为赋定关系。
u 1
i1
多端口网络：按端口定义，二端网络一定是一端口（单口）网 络，四端网络不一定是二端口（一般不是）。如 果四端网络两对端子都满足端口条件，称为双口 （二端口）网络，是最简单的多口网络。如：理 变，运放，回转器等都是典型的双口网络。
（n＋1）端元件→共地n端口元件 2
i2 i1
1
in n in 1
3.本课程的主要内容：
教材的第一章~第七章的大部分内容，计划 40学时，21周考，详见后面的教学安排。
4.要求：
掌握基本概念和基本分析计算方法。使对电网络的 分析在“观念”和“方法”上有所提高。
5.参考书：
肖达川：线性与非线性电路
电路分析 邱关源：网络理论分析（新书，罗先觉）
第一章 网络理论基础
dL (t ) di1 (t ) d 1 i1 (t ) L(t ) u1 (t ) dt dt dt d 2 dL (t ) di2 (t )dL (t ) di1 (t T ) u 2 (t ) i2 (t ) L(t ) i1 (t T ) L(t ) dt dt dt dt dt
4 网络及其元件的性质(一)（分类依据）： 1） 集中性与分布性： 如果在任何时刻 t ，流入任一端子的电流恒等于其它端子流 出的电流的代数和，则该元件称为集中参数元件（简称集 中元件），否则称为分布参数元件（简称分布元件）。
什么是“灵敏度分析”,它如何改进我们对不同现象的理解？
什么是“灵敏度分析”，它如何改进我们对不同现象的理解？灵敏度分析是指在一定范围内，改变某些参数的取值时，对于系统性能或者输出结果所引起的变化程度的分析。
这种方法可以在预先设计的过程中，识别出哪些参数在不同的处理条件下对输出结果的影响最大。
因此，它能为我们提供更加全面的数据信息，进而帮助我们对系统或事物的总体性能进行更深入的了解。
下面，我们将为您详细阐述灵敏度分析的作用，以及它对我们对不同现象的理解所做出的贡献。
一、灵敏度分析的主要作用1. 发现控制因素。
通过灵敏度分析，我们可以知道哪些变量或参数对于某个系统或者应用来说，是最重要的。
这些变量或参数被称为控制因素，因为我们可以通过调整它们的数值来改善系统/应用性能。
2. 预测性能。
灵敏度分析还可以用于预测系统或应用性能。
即使在没有实际数据的情况下，通过定量评估控制参数对结果的影响，我们可以大致估计系统或应用的性能，并为未来的问题提供预测性指南。
3. 优化系统。
灵敏度分析可以用于优化系统或应用程序，并改善绩效。
分析结果可以提供关于如何调整特定参数的建议，以达到更好的结果。
此外，这种方法也可以帮助我们发现系统的弱点，在设计更好的系统方案时提供启示。
二、灵敏度分析在不同领域的应用1. 财务领域。
在财务领域，灵敏度分析可以用于识别市场趋势，分析投资风险，以及测量资产投资组合的表现。
2. 制造业。
在制造业，灵敏度分析可以用于定量评估材料变化、产量、销售价格等因素对盈亏平衡点的影响，以及为实现质量、效率和利润的优化提供指导。
3. 气象领域。
在气象领域，灵敏度分析可用于预测天气变化，改善对天气和气象因素的干预力度，如农作物生长的影响，以及自然灾害的风险评估和应对。
4. 经济学。
在经济学中，灵敏度分析可分析某种政策、法规或市场变化对个人或整个企业的影响，从而帮助我们了解这些变化对于人们日常生活和企业运行的各个方面的影响。
三、结语总之，灵敏度分析不仅可以帮助我们了解事物中关键信息的来源和对它们的影响程度，而且也可以帮助我们评估不同方案或决策的影响，以及找到最佳解决方案。
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三.（补充）借助信号流图得到 N a 1．规则： t
xi
xj
原信号流图
t
x i k
x j k
x i k
x j
t
k
t与k无关
xi t与k有关
t k
2．应用 x （1）已知：a，f是温度T的函数，计算 T c a xs f x1 d x2 e
b
xs
a/T a
c
x1/T
三.推导
Ip1
＋
Ip2 Up1
-
N (b条支路)
原网络
＋
Up2
-
＋
I p1
I p2
U p2
＋
U p1
-
N
伴随网络
由特勒根定理，得
U
i 1
2
pi
I pi
2
U
k 1
b
k Ik
0
（ 1） （ 2）
T UT I U b b b Ib
或： U pi I pi U k I k 0
M L2 L1
··
·
··
·
L2
+ Uk gmUk
gm U k
-
+
Uk
+
Ik
-
rm Ik
rm I k
+ -
Ik
N
Ik β Ik
N
+ -
Uk
Uk
-
+
+ Uk -
+ μ k Uk
+
k I k
-
Ik
2．网络端口关系
I p1
I p2
U p1
U p 2 可以根据计算需要，任意假设。
3．解析灵敏度公式 p283 T1T2 T1 T2 (1) S x Sx Sx (2) S
T1 T2 x
1 T1 T2 (T1 S x T2 S x ) T1 T2
证明见“书”
(3) S
Tn x
1 T x
nS
T x
T x
(4) S S (5) S S
T 1 x
UT b ΔIb
又 ΔUb Δ(Zb I b ) ΔZb I b Zb ΔIb
T ΔUT I U p p p ΔIp
T ΔUp Ip UT p ΔIp
IT b ΔZb I b
IT b ΔZb I b
IT b Zb ΔIb
( Zb Ib )ΔΔ b
由图1得：
R1 (1 u1
R3 )I s R2
（省略）
作业：p9 3－10
备注：
1.根据对不同参数求灵敏度，选择相应公式； Λ Λ I b 或 Ub Ub 2.求 N 与 N 的 I b 3.表中CCCS，VCVS两种形式受控源，先将控制量进行变形 成VCCS或CCVS，再根据受控源形式，分别选择相应的公 式；若原网络中所求的参数灵敏度与公式一致，如：
U 0 Y1
T （7）T是常量，S x 0
4．应用 p284 例7－2－1（自己看）
第三节 伴随网络法（Adjoint Network）
一.概念 引入伴随网络目的 （1）原网络 N ：线性时不变网络，且内部不含独立源。 （2）伴随网络 N ：为计算需要，人为引进的。 (3) 为简化讨论，只考虑单输入、单输出的情况。
xs
c
xs/T=0
f b
f
d
x2/T
d
x1
f/T
e
e x1
（2）求灵敏度 S
＋
u0 Is R2
I2 Is
R2
＋
u1
-
R1
R3
u0
-
解：网络 N 信号流图
Is R1 u1 -R1 -1/R2
1/R2
I2
R3
u0
图1
Is/R2=0
R1
-R1
-1/R2
u0/R2 u1/R2 1/R2 I /R R3 2 2 2 (1/R2)2 -(1/R2)
T T ( x1 , x2 xn ) T ( x)
T T ( x) T ( x0 ) T ( x x0 ) 1 ( x x0 ) T H ( x x0 ) 2
较高精度
T T T 其中： T , x x x 2 n 1
u1 图2 u0
S
u0 Is R2
S R2
u0
R3 R3 R3 u u ( u u ) 0 1 2 1 2 0 2 u0 R2 R2 R2 R2 R2 u0 R1 R3 1 R1 R3 1 ( ) R2 R2 R2 R2
R1 R3 Is R2 u0
1 U 0 U 0 R U 0 1 ( 2 ) 1 R R G R R
U 0 2 U 0 R G R
五.应用 1．p290 例7－3－1 2．p291 例7－3－2
第四节 导数网络法（增量网络法） （Incremental Network Method） 一.意义 p296
二．N 与 N 的构成原则 1． N 与 N 具有相同的拓扑结构，即关联矩阵 （结点、支路编号相同）； 2．N 与 N 内部支路
AA
Λ
ZT b
Zb
T Yb
Y H 11b H 12b 11b I1 U1 H Λ Λ H （附： ) T T U 2 I2 H 21b H 22b H 21b H 22b
通过求解导数网络可获得网络全部输出量对一个网络参 数变化的灵敏度值。
二. 导数网络 N a 1．公式 TX B 原网络 N ： 导数网络
X B T T N a ： p p p X
（式7－4－1） （式7－4－2）
两个方程系数矩阵相同，独立源贡献不同。
N a 特征：p296－p297 2． 3．线性元件模型 p300 表7－4－1
IT b ΔZb I b
T IT Z b b ΔIb
同理可推出含 ΔY
ΔUT I p UT 的公式： p p ΔIp b
UT b ΔY bUb
四.网络元件在伴随网络中的表现形式 推导过程：p286－p289 1．列表：网络内部支路
N
N
N
M L1
N
1．p281 定义 2．分类 (1)绝对灵敏度（微分灵敏度）（非归一化灵敏度） T T T Dx lim （式7－2－1） x 0 x x (2)相对灵敏度（归一化灵敏度）
T Sx
x T T T x T
x ln T x ln x
（式7－2－1）
(3) 其他灵敏度表示法
i 1 k 1
b
（1）－（2）得：
I b I b ΔIb
T UT I U p p p Ip
（ 3）
假设网络N参数发生变化，从而引起各支路电压、电流变化
Ub Ub ΔUb
Ip Ip ΔIp
Up Up ΔUp
(UT p
代入（3）式，得
T ΔUp ) Ip UT p (I p
x T S 100 x
T x
（参数变化百分之一时）
T S x
x T S 100 x
T x
x T 180 x
• 半归一化灵敏度
T 0
x0
T T S x x ln x
T x
T Sx
1 T ln T T x x
• 多参数灵敏度（只能用于参数的微小变化） p282
1 Z 1 ΔYb
U 0 则可；若 Y2
则
1 Z 2
1 g Z 4
U 0 Z1
U 0 Z 2
主对角线元素变形。
Yb 4．
Zb 是针对原网络列写。
U 0 U 0 5． 与 关系 R G
ΔIp ) (UT b
T ΔUb ) Ib UT b (I b
ΔIb )
（ 4） （ 5）
代入（5）式
IT b Zb ΔIb
（4）－（ 3）得：
T ΔUT I U p p p ΔIp
T ΔUT I U b b b ΔIb
IT b ΔUb
T x
（6）设 H ( j ) H ( )e 证明：（补充）
j
j ( )
( ) ，则 S xH ( j ) S xH ( ) j ( )S x
j x ( He ) He Sx x He j j x H e j ( e H ) j x x He x H j Sx He j j x He x H S x j S xH j S x x
第七章
网络的灵敏度分析
内容：
第一节 第二节 第三节 第四节 灵敏度分析的意义 灵敏度分析基本概念 伴随网络法（Adjoint Network） 导数网络法（增量网络法）（Incremental Network Method）
第一节 灵敏度分析的意义
p281
第二节 灵敏度分析基本概念
一. 灵敏度