在可再生能源领域，风能提供了巨大的发展潜力，世界各国已开始加强对风能的研究，以最大限度地利用这种能源。
　　文在前人工作经验的基础上，总结了冷库机组控制方法的分类，并从结构控制的角度探讨了风能制冷机组控制过程的改进。模变量，矢量控制，最优控制和人工神经网络控制。希望我能帮助相关的工作。库用于生产能源。
　　于发电的冷藏单元用于能源生产的冷藏单元类型较少使用，有两种常见类型，一种是固定间距型，另一种是是可变间距型。这两种类型的应用过程中，固定间距失速类型主要显示风力涡轮机叶片中的失速作用，这允许在风力涡轮机叶片的作用下精确控制风力涡轮机的功率。的力量，然后模型的先进扰流板有效地修复极端条件下的停机问题。变桨距型制冷储存单元的应用方面，固定间距型和固定式型之间存在很大差异，主要使用低风速下的俯仰角。全控制功率输出。过改变叶片的桨距角来增加功率的控制。于恒速和双馈的变速风力涡轮机的冷藏单元这种用于能量生产的冷藏单元可以完全调整叶片的桨距角，但也可以实现使用变速功能双馈发电机在恒定频率和电压状态下的电能。出。

　　果总风速低于标称风速，由于叶片的桨距角和速度变化，这种类型的冷藏机可以改善其整体运行状态，确保输出始终保持最大状态。果风速超过额定速度，则可以通过改变叶片的桨距角来控制发电冷藏单元在额定功率范围内的功率，例如有效控制整个冷藏机组。
　　进风能生产制冷储存单元控制方法的策略模块化结构控制在风能制冷储存单元的应用过程中，具有较强的系统特性非线性，在特定的操作过程中，它也表现出强烈的复杂和可变特性，同时，它将承受负荷，风向等的变化。操作过程中，这将严重影响其自身的运行状态。此，在日常工作中，难以通过数学模型精确地建立冷藏单元的控制模式。

　　的来说，滑动结构控制属于开关型控制类，具有不连续控制的特点。具体的系统预设过程中，滑模运动只能在相应的特定空间内进行，冷库安装进一步降低了系统设计的复杂性。应的速度也得到改善，并且对系统参数的变化不太敏感。来，稳健性也将被证明可以改善整个风能仓库的运营。于上述优点，该系统可以在不确定的条件下稳定使用，并且符合风力发电系统所需的最大功率限制并且可以实现最后完全控制了风能的制冷储存单元。量控制在矢量控制下，人们可以有效地跟踪和使用风力，同时允许无功功率和有功功率的独立耦合和调整。体而言，该控制系统抗干扰能力强，适应性强，可在短时间内形成稳定的控制过程。外，矢量控制双馈电动机的相应控制系统的应用非常普遍，但由于转子的电流驱动部件将对制冷存储单元的稳定性产生显着影响。于发电，总无功功率补偿的大小将是有限的。外，在特定的矢量控制过程中，有必要消除非线性和特定的干扰因素，使用精确的数学控制来改善制冷存储单元的操作过程，并使用最佳系统控制来维持风能的冷藏。化了装置的运行。优控制在风能生产过程中，能源生产冷库的基本组成部分具有非线性和显着干扰的特点。外，由于环境的不确定性，风速变量也会有一些不规则的特性，使其无法使用。确的数学控制来控制冷库单元，但用户可以使用最佳的系统控制来实现对风电冷库的最佳控制。实现控制技术的过程中，可以通过线性化的模型设计来实现，通过精确捕获周围的工作点来提高控制工作的控制效果。外，在控制技术的实施过程中，线性化模型可以设计为快速找到周围的工作点，同时，通过广泛的返回内容，双线性化可以允许精确开裂。样可以完全捕获风能和风能。外，针对小电功率波动与无功功率输出要求之间的矛盾，聚合能量在最优系统的作用下解决了上述问题，避免了由于线缺陷。时，在应用最优系统的过程中，员工还可以合理控制风能的变化和自动控制，避免未来工作中出现新的问题。经网络控制人工神经网络理论的应用主要依赖于生物学和人类的学习表现和判断能力。组织不仅具有强大的自我适应能力，而且还具有一些自组织功能。确定的风能适应和捕获，为进一步的工作提供基础，确保整个风能储存单元朝着智能化方向发展，冷库安装这也让人们注意到神经网络控制人工属于智能控制技术的范畴。具体工作的角度来看，风速的确定和预测期等因素对风速预测的准确性有着严重的影响。此，神经网络的应用对风速研究有很大帮助，可以根据所选择的时间序列模型确定风速变量。神经网络和反向传播神经网络之前。许它。于该系统具有很强的非线性特性，人工神经网络使用起来更加方便。要准确地建立数学模型，就可以在不稳定的环境中实现风能冷藏单元的有效运行。而言之，传统能源不可再生，不能保证人类的可持续发展。此，由于风能制冷机组的作用，人们可以有效地利用风能等可再生能源，避免进一步发展的更大压力。能制冷单元可将风能转换为电能。于各种现代技术的配合，它可以有效地控制风冷存储单元，最终提高风能的利用率。
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