Este documento propone un esquema de control de coordinación de convertidor de doble bucle de retroceso con un voltaje del lado de CC como objetivo de control principal, junto con una estrategia de control de descarga de CROW para mejorar la capacidad de resistencia a baja tensión (LVRT). La viabilidad y efectividad de la topología del sistema propuesto y la estrategia de control se verifican a través de simulaciones de MATLAB/Simulink. Además, se introduce un modelo híbrido de predicción de energía eólica a corto plazo basado en técnicas de aprendizaje profundo y basadas en datos (CEEMDAN-CNN-Transformer-XGBoost) en el sistema de control de la turbina eólica. La estrategia de control de coordinación integra de manera transparente la predicción de energía eólica, el ajuste del ángulo de paso y el sistema de control, encarnando un enfoque de control de optimización inteligente impulsado por la predicción. Este método mejora significativamente la precisión y estabilidad de la predicción, teóricamente reduce los ajustes innecesarios del ángulo de paso, disminuye el estrés mecánico y mejora la adaptabilidad del sistema en condiciones operativas complejas. Los hallazgos de la investigación proporcionan una base teórica valiosa y una referencia técnica para la operación inteligente y eficiente de los sistemas de generación de energía eólica.