海上风能因其储量丰富、开发技术相对成熟已成为我国能源转型的核心方向。近年来，随着我国近海优质风能资源开发趋近饱和，储量丰富（高达12.3亿千瓦）、开发潜力巨大的深远海风能资源成为海上风力发电的重要增长点。浮式风机是深远海风能开发的核心装备，在长期复杂海况下，浮式风机面临严峻的疲劳失效风险。疲劳可靠性分析是保证海上浮式风力发电机组长期运行安全的关键。然而，由于复杂的不确定性，传统的浮式风机疲劳可靠度评估面临着巨大的计算成本与偏离实际海况等挑战。为此，本文提出了一种考虑多重不确定性的大型浮式风机长期疲劳可靠度分析方法。首先，基于C-vine copula方法和随机函数降维表达的谱分解方法，建立了可以同时考虑风浪参数和风浪随机场不确定性的全概率风浪载荷模型。然后，进一步考虑材料特性和Miner模型的不确定性，构建了包含8维随机变量的统一概率空间，并根据三类随机源的概率特性对该空间进行代表性选点与概率剖分。进一步地，结合时域S-N曲线法、雨流计数法和概率密度演化方法，建立了浮式风机全概率长期疲劳可靠性分析框架。采用建议的方法，结合我国南海某海域的长期海况特征，对5MW单柱式浮式风机的长期疲劳可靠度进行了评估，并开展了疲劳可靠性关于随机变量代表性点数量的敏感性分析。数值算例表明，建议的方法仅需数百个随机变量代表性点便能获得稳健的疲劳可靠度评估结果。同时，塔筒的长期疲劳可靠度远低于桨叶，因此服役期间应加强对风机塔筒的维护。

浮式风机,不确定性量化,风浪联合作用,疲劳可靠度,概率密度演化