Береговые склоны водохранилищ крупных ГЭС существенно влияют сложные геологические условия. Традиционные конструкции закрепления с использованием предварительно напряжённых анкерных стержней обычно игнорируют неопределённость параметров прочности грунта, а метод предельного равновесия с трудом справляется со сложными геологическими средами, что приводит к недостаточной надёжности результатов анализа и низкой вычислительной эффективности. Для решения данных проблем предложен эффективный метод анализа надёжности, объединяющий активное обучение на базе машины опорных векторов (AL‑SVM) и метод снижения прочности: машина опорных векторов эффективно аппроксимирует критерий неустойчивости склона, заменяя традиционный трудоёмкий процесс снижения прочности и обеспечивая быстрое оценивание надёжности; алгоритм активного обучения итеративно выбирает ключевые образцы вблизи границы решения, значительно снижая вычислительные затраты на обучение. Метод был проверен на примере берегового склона гидроэлектростанции «Двойная река», где эффективность вычислений увеличилась примерно на 98% по сравнению с традиционным методом Монте-Карло при высокой точности, и количественно выявлено влияние изменений параметров усиления на вероятность отказа склона. Метод заметно повышает эффективность и точность анализа надёжности проектирования усиления склонов предварительно напряжёнными анкерами при сложных геологических условиях и инновационно решает проблему анализа надёжности в сложных эксплуатационных условиях.

усиление склонов предварительно напряжёнными анкерами; надёжность; машина опорных векторов; активное обучение; гидроэлектростанция Двойная река