基于自适应集成代理模型的近海风力发电机疲劳可靠性分析

针对近海风力发电机（OWT）疲劳可靠性分析中计算成本高、精度不足的问题，研究人员开发了自适应集成代理模型（AEOS）方法，通过奖励机制动态分配学习函数，结合Kriging、BSVR和PCK模型构建高效代理模型。该方法在四分支串联系统和单自由度振荡器案例中验证，显著减少功能调用次数（40次）和迭代次数（15次），相对误差仅0.04%，为OWT疲劳寿命预测提供了高精度、高效率的解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，近海风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其可靠性问题日益凸显。近海风力发电机（OWT）长期承受复杂环境载荷，包括风、浪、流等多场耦合作用，导致结构易产生疲劳损伤，严重影响其使用寿命和运行安全。传统的疲劳可靠性分析方法通常依赖于高保真数值模型和蒙特卡洛模拟（MCS），但计算成本极高，特别是对于涉及多物理场耦合的复杂系统，往往需要成千上万次模拟，难以满足工程实际需求。

为解决这一难题，研究人员开发了一种基于自适应集成代理模型（AEOS）的疲劳可靠性分析方法，该方法通过智能采样和模型融合，大幅提升了计算效率和分析精度。研究成果发表在能源领域权威期刊《Renewable Energy》上，为OWT的疲劳寿命预测和可靠性设计提供了创新性解决方案。

本研究采用的技术方法主要包括：1）基于Sobol序列的初始实验设计（DoE）生成；2）集成Kriging、贝叶斯支持向量回归（BSVR）和多项式混沌Kriging（PCK）三种代理模型构建自适应集成系统；3）基于奖励机制的学习函数动态分配策略；4）结合预测均值和方差的停止准则优化。所有数值模拟均基于NREL 5 MW参考风力机模型，包含完整的气动-水动-弹性耦合作用。

研究结果通过两个典型案例验证了AEOS方法的优越性：

四分支串联系统可靠性分析

通过对比AEOS与单一代理模型及其他集成方法，发现AEOS仅需21次迭代即可收敛，相对误差0.43%，显著优于传统AK-MCS+U方法（104次迭代，0.79%误差）。权重分析显示PCK模型贡献最大（权重最高），表明多项式混沌展开对复杂极限状态函数具有更好的适应性。

单自由度振荡器疲劳评估

在六随机变量问题中，AEOS仅需15次迭代、40次功能调用即达到0.04%的相对误差，而传统AK-MCS+EFF方法需要127次调用。收敛过程分析表明，奖励机制有效平衡了探索与利用，使样本点集中分布在极限状态曲面附近。

研究表明，AEOS方法通过三种代理模型的优势互补和智能采样策略，成功解决了高维可靠性分析中的"维度灾难"问题。特别是对于OWT这类具有强非线性、多模态特性的系统，AEOS能准确捕捉极限状态曲面的复杂特征，且对初始样本分布不敏感。

讨论部分进一步指出，该方法可扩展应用于其他可再生能源装备的可靠性分析，如潮汐发电机和光伏支架系统。未来工作将聚焦于结合重要性采样和子集模拟方法，以处理极低失效概率（<10^-6）场景，并集成主动子空间等降维技术，提升高维问题的处理能力。

该研究的重要意义在于：首次将动态权重分配机制引入OWT可靠性分析，建立了高效精准的疲劳寿命预测框架；提出的奖励函数综合考量局部预测误差、概率密度和样本间距，确保了采样点的全局最优性；开发的停止准则基于失效概率置信区间，为工程应用提供了可靠的收敛判断标准。这些创新不仅推动了风力发电可靠性理论的发展，也为其他领域复杂系统的可靠性分析提供了重要参考。