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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种靠港商船微电网虚拟直流电机无模型自学习控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114884044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210275018.7，技术领域涉及：H02J1/00；该发明授权一种靠港商船微电网虚拟直流电机无模型自学习控制方法是由姚文龙;裴春博;池荣虎;邵巍;李博洋;张明卓设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种靠港商船微电网虚拟直流电机无模型自学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种靠港商船微电网虚拟直流电机无模型自学习控制方法，以改善靠港商船岸电接入下船舶微电网直流母线电压的稳定性，包括以下步骤：采集船舶微电网直流母线电压，建立船舶虚拟直流电机模型并对电枢方程进行离散化处理；建立虚拟直流电机输入转动惯量和输出直流母线电压相关的紧格式局部线性化数据模型；设计转动惯量无模型自学习控制器并根据输入输出数据计算伪偏导数；设计转动惯量的自适应调节；通过控制船舶微电网BuckBoost变换器模拟直流发电机外特性稳定直流母线电压。本发明在有效抑制靠港商船岸电接入下由于负载投切与新能源出力变化导致的船舶微电网直流母线电压波动的同时也优化了船舶微电网直流母线电压调节的动态响应速度。

本发明授权一种靠港商船微电网虚拟直流电机无模型自学习控制方法在权利要求书中公布了：1.一种靠港商船微电网虚拟直流电机无模型自学习控制方法，其特征在于：所述方法包括下述步骤： S1:采集船舶微电网直流母线电压，建立船舶虚拟直流电机模型并对电枢方程进行离散化处理，具体包括： S11:模拟直流发电机输出外特性通过建立虚拟直流电机模型实现： 虚拟直流发电机的机械方程为： ； 其中，表示实际电角速度；表示额定电角速度；是转动惯量；表示阻尼转矩；是机械转矩；为电磁转矩；为发电机极对数；电磁功率；是电枢电动势；为电枢电流； 虚拟直流发电机的电枢方程为： ； 其中，为电枢电阻；为转矩系数；为磁通；为船舶微电网直流母线电压； S12:结合虚拟直流发电机的机械方程对电枢方程进行离散化处理： ； 其中，表示t时刻的转动惯量；表示t时刻的微电网直流母线电压；表示t+1时刻的微电网直流母线电压； S2:建立虚拟直流电机输入转动惯量和输出直流母线电压相关的紧格式局部线性化数据模型，具体包括： S21:建立离散时间非线性系统如下： ； 其中，和是两个未知的正整数；是未知非线性函数； S22:利用无模型自学习算法对该系统进行分析，考虑系统的下一时刻船舶微电网直流母线电压变化量与之前时刻的转动惯量变化量有关，得到： 非线性函数存在关于系统输入变量的连续偏导数； 非线性系统满足广义Lipschitz条件，即给定任意，且，可以得到，其中，是一个正常数； 定义非线性项： ； 对于满足上述条件的船舶微电网系统，一定存在时变参数向量使离散时间非线性系统转化为如下的紧格式局部线性化数据模型： ； 其中，；表示时刻的转动惯量；表示系统的伪偏导数； S3:设计转动惯量无模型自学习控制器并根据输入输出数据计算伪偏导数，具体包括： S31:考虑输入准则函数； 其中，表示船舶微电网期望直流母线电压；是权重因子； 输入准则函数两边关于求导并令其等于0，得到无模型自学习控制率为： ； 其中，是步长因子； S32:对于系统的伪偏导数给出指标函数，给出指标函数： ； 其中，为伪偏导数估计率的权重因子； 对指标函数两边关于求导并令其等于零，计算无模型自学习控制下的转动惯量伪偏导数估计率： ； 其中，为的估计值；为的估计值；是步长因子，使控制算法更具灵活性； 对于非线性项，使用之前的输入输出数据来对当前时刻的进行估计，计算如下： ； 其中，为的估计值；；；表示t-2时刻的转动惯量；表示t-1时刻的微电网直流母线电压； S4:设计转动惯量的自适应调节，具体包括： 根据船舶微电网直流变换器输出最大功率得到转动惯量J的设计原则： ； 假设存在常数b，当船舶直流微电网接入小负载，对船舶直流微电网电压影响时，选择数值较小的J0；当船舶直流微电网接入大负载，时，采用无模型自学习控制算法选择合适的转动惯量J；当负载撤出，时，为了防止过大造成的电压波动，选择较大的转动惯量J=50； 设计转动惯量无模型自学习控制算法如下： ； S5:通过控制船舶微电网BuckBoost变换器模拟直流发电机外特性稳定直流母线电压。

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