FLOATBench：浮动离岸风力发电机塔楼疲劳的数据集与基准
人工智能
2026-05-26 v1 计算工程、金融与科学
机器学习
摘要
全球大部分海上风能资源位于深度太浅，无法采用固定底座，使得浮动离岸风力发电机 (FOWT) 成为深水部署的必备技术。随着产业规模化至 22 MW 级设计，塔楼疲劳问题日益关键，因为更大的结构会放大由持续风力和波浪激励所引起的耦合气动-水动-servo-弹性负荷。因此，准确的疲劳损伤预测对于认证、设计优化和成本降低至关重要。然而，该领域缺乏统一的代理基准：研究报告使用的仿真、划分和度量标准不同，使得方法难以比较。我们提出 FLOATBench，一个拥有 582,120 个每部分疲劳损伤标签的公共表格基准，覆盖三个 22 MW FOWT 塔楼几何结构，数据来源于 19,404 组高保真 OpenFAST 仿真（每个塔楼 6,468 组：1,078 个面对齐风/浪运行点 六个湍流种子），在每个塔楼每个断面标记 30 个断面。FLOATBench 包括基于联合风/浪运行包围盒的制度感知 alpha 形分区，对测试点划分为训练内、插值和外推三种 regime。它配有一个可复现的评估套件，覆盖三个协议层次：随机验证 (E1)、塔内制度感知评估 (E2) 和跨塔迁移 (E3)。制度感知协议揭示了全局与外推性能之间的排名变化，这些排名变化随机划分排行榜无法检测。据作者所知，FLOATBench 是首个针对浮动离岸风力发电机疲劳的表格代理建模基准，提供可推广至物理运行包围盒上定义的工程代理模型的评估协议。数据集和代码已公开：https://github.com/Joao97ribeiro/FLOATBench。
引用
@article{arxiv.2605.25717,
title = {FLOATBench: A Dataset and Benchmark for Floating Offshore Wind Turbine Tower Fatigue},
author = {João Alves Ribeiro and Bruno Alves Ribeiro and Francisco Pimenta and Sérgio M. O. Tavares and Faez Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.25717},
year = {2026}
}