作为一种可再生和清洁的能源，风能与当地的气候条件密切相关，风速的随机性和间歇性决定了储存单元运行状态的随机性和波动性。力冷却器，即当风速随机变化时，它会不断变化。能冷库的无序启停带来了更多的安全隐患，不利于风电场的稳定经济运行。了改善风能冷藏单元的运行状态和关闭状态之间的频繁切换，在启动过程中冷藏单元的自身消耗和最小化，基于远程集中，延长了主要部件的使用寿命并实现了冷藏单元的高效运行。监测的风力涡轮机冷藏单元的智能开/关系统很好地解决了这个问题。文档首先介绍了风力发电机组冷库的智能停机和停机的总体设计，然后根据风机的停机和功率控制要求进行了介绍。

　　库在风电场的实际运行中，结合监控系统的存储和天气预报状态，采用自学习算法。于风能存储单元智能启动和关闭的启动和关闭策略。库停机的智能实现开始优化冷库的启停计划，改善风资源的使用，提高效率风电场的整体经济性。国的能源发展战略是近年来积极发展可再生能源：许多风电场正在规划和建设中。国的装机容量增加了一倍，并且在中国安装了发电量。渐增多，特别是按照可再生能源发展的第十二个五年国家计划，在全国风电累计装机容量到2020年将达到200万千瓦，反映了发展的潜力显著中国的风能。国安装的风能产能实现跨越式发展：2017年8月底，总装机容量达到1773.22亿千瓦，正式成为世界上最大的风能装机容量。然近年来中国风能发展蓬勃，但风电场人员生活质量低下，风能利用率低，风电场经济运行水平低。
　　为风电场运营中的常见问题[1]。过建立远程集中控制中心，对分散的风电场进行集中监控，实时监控风电冷库的实时状态，并收集实时气象数据，智能管理风电冷藏仓库的启动和关闭不仅可以改善操作人员的生活条件，还可以合理利用风资源，提高风电场的经济效益[2] ]。此，非常有必要管理冷藏单元的启动和停止，组织冷藏单元的启动和停止以及输出，以减少不必要的启动操作关闭冷库，优化冷库的启停，减少启动和停止风机的自耗，延长风电风。型部件的长使用寿命，例如发电机，变频器，制浆系统和冷藏存储单元的接触器，降低了运营成本，对客户来说非常重要。济，智能的操作。于集中预判和控制启动和关闭以及冷藏设备的设备控制，可以实现冷单机和不连续存储单元。个操作员可以控制多个风力涡轮机获得对该区域的集中控制，无管理和减少管理和运营管理，并减少人类活动。
　　作错误通常会提高设备的可靠性。远程集中控制系统的基础上，结合状态监测和深度天气预报，共同进行冷藏机组启动和停止的管理。据挖掘技术和人工智能技术用于通过自学习，自我分析和自驾模型优化冷藏单元的运行模式。过数据的不断积累，历史数据的比较，平台的连续自学习，优化，优化风角，优化启动和关闭策略知识库，提高停止精度和启动，停止和停止的智能结构图如图1所示，解决风电场的瓶颈问题操作[3]。学习：通过数据的不断积累，历史数据的比较，知识库的优化，提高了启停方法的准确性。
　　中式远程控制系统集中监控分散的风电场，这有助于控制许多风电场的输出，冷库安装减少劳动力成本和基础设施投资，并改善对管理层对每个风电场的运营情况。备选择和投资为决策提供了基础，也为智能走走停停，智能报警和冷藏设备的健康奠定了基础，提高风电场和冷藏机组管理效率的有效方法[4]。时状态监测系统是实现智能启动和关闭的基础。冷库运行状态的监测和评估与SCADA系统的大数据相结合。于风冷存储单元的实际运行数据，分析和评估风冷存储单元的风力性能和功率特性。风速，功率，温度，振动，速度等维度，SCADA运行数据的趋势分析和相关分析，趋势分析方法风冷库的温度监测和振动监测，采用相关分析方法参数之间的关系。为监测风能制冷机组的运行状态提供了一种有效的分析方法。于SCADA系统提供的大量数据，发现了分析和挖掘，变化规则和运行参数的特征，并探索了运行参数之间的关系，以便为其提供状态依据。能启动和停止冷藏单元[5]。用准确的天气数据，充分预测风资源的分布和趋势，大幅提高风资源预测的准确性，简化和指导生产计划，使用简化的设备控制维护方法和设备状态，改善整体风资源。用率。型的业务应用：深度天气数据，风电场趋势分析，准确的天气预报，设备启动和关闭的智能预评估，设备状态维护等。续挖掘并提供关于对天气敏感的风力活动关键指标的高精度预报，在极端天气条件下警告工作人员和设备操作，降低与工作安全相关的风险利用设备，提高能源交易中的精益管理水平和决策权。
　　源状况分析侧重于风资源分析，还包括温度，时间，湿度等的历史分析，为启动和运行提供数据。止风力涡轮机[6]。据的预测和分析如图3所示。

　　动和停止冷藏单元是风冷单元的能耗高的一个步骤。繁的启动和停机会影响关键部件的寿命，例如发电机，变频器，悬架系统和冷藏开关。力发电机组的智能启停系统不仅可以改变设备监控不足的现状，还可以最大限度地降低机组启动和停机过程中的能耗。藏，优化冷藏库的运行，改善冷藏库的运行和停止条件。们之间频繁的切换情况，节省了运营成本，增加了风电场的经济效益。能存储单元的智能启停系统基于远程集中监控，结合风能存储单元的实时天气和天气预报数据。利用算法分析决策执行冷藏单元的智能启动和停止，执行冷藏单元设备的预先检查和控制，以及改善风资源的使用为如何运营和管理“集中管理，无人值守，服务人员少”奠定了基础[7]。于校准后的实际实时风速，通过数据平台，天气预报和风能预测系统的组合实现智能停止启动每个风力涡轮机的实际风力停止和风速，风力发电场的短期和非常短的风力预报数据，并结合当地数据。
　　气因素和维护计划以及相关历史数据，自动分析风机状况，制定不同地形，模型和风场冷库的启动和停机策略，优化自动操作模式，优化风角并优化计算和比较。停策略，实现冷库单元的智能启停，使用该算法评估指标回调率，评估预判停止的准确性，一般要求预判准确率达到80％以上，连续数据积累，历史数据比较，持续自学习，知识库优化，停止/停止策略优化，改进停止/停止的精度[8]。据召回率的计算结果评估启动和停止判断的精度。回率是数据挖掘分类算法的评估指标。于检索到的正确信息数量与样本中包含的信息数量之间的比例，召回率= TP /（TP FN）（TP：正确分为正例。

　　实例数，实际上是一个正例，由分类器FN分为正例：不正确分为负例的实例数，也就是说，实际上是正例但被分类器评为负的实例数）。[9]例如，停止启动并且必须启动和停止的次数是A.如果没有执行停止停止但是后停止的次数是B，心律失常测定的加强率是加强= A /（A B）。换实现操作，故障，维护，待机，功率限制，离线和其他风扇状态之间的及时转换，改善风扇状态转换状态，并降低功耗安装的能量[10]。工智能智能技术，如自学习和自学习，用于纠正启停策略，智能启停功能不仅降低了工厂的功耗，而且极大地方便了工艺。

　　场人员确定最佳风扇维护。护时间，冷库安装避免刮风或大风维护，减少维护和电力损失。春季和秋季检查期间，一般风况最佳，天气条件温和。
　　功能与计划的电网维护和维修计划相结合，可以提前为应用程序发送最佳维护时间，从而最大限度地减少维护和维护损失。少操作错误并提高设备可靠性。解决了对更多船员的监督不完善，减少人为错误，提高设备可靠性的问题。
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