JP2018119871A - 事故予測装置、事故予測装置の制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より合理的に雷による電力設備の事故を予測する。【解決手段】電力設備の事故を予測する事故予測装置であって、前記電力設備の周辺の地域における過去の所定期間毎の雷の活動度を取得する活動度取得部と、過去に前記電力設備で発生した事故を日時情報と共に記録した事故情報を取得する事故情報取得部と、前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記活動度と、前記電力設備の事故と、の関係を表す関係式を求める関係式生成部と、予測対象日時における前記活動度の予測値を取得する活動度予測取得部と、前記活動度の予測値と、前記関係式と、を用いて、前記予測対象日時に前記電力設備に事故が発生する可能性を表す数値を算出する事故予測部と、を備えることを特徴とする事故予測装置。【選択図】図２

Description

本発明は、事故予測装置、事故予測装置の制御方法及びプログラムに関する。

電力会社は、高品質の電力を安定的に供給するべく、日々電力設備の改良を進めている。しかしながら、雷が発生すると、停電や瞬時電圧低下などの事故が発生することがある。

そのため電力会社は、雷の発生が予想される場合には、事前に系統切替などの対策を行うことで、被害を最小限に抑えるようにしている。また雷による電力設備の事故を予測する技術として、例えば特許文献１のような技術も開発されている。

特開２００３−０９０８８７号公報

しかしながら、雷は大気の状態が不安定な時に発生するため、雷を予測することは元々困難であり、事前の対策が功を奏さないこともある。その上、雷を予測するためには、広大な地域にわたって巨大な観測網を構築するなどの莫大な投資も必要となる。

そのため、より合理的に雷による電力設備の事故を予測することを可能とする技術が望まれている。

本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、より合理的に雷による電力設備の事故を予測することを一つの目的とする。

一つの側面に係る事故予測装置は、電力設備の事故を予測する事故予測装置であって、前記電力設備の周辺の地域における過去の所定期間毎の雷の活動度を取得する活動度取得部と、過去に前記電力設備で発生した事故を日時情報と共に記録した事故情報を取得する事故情報取得部と、前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記活動度と、前記電力設備の事故と、の関係を表す関係式を求める関係式生成部と、予測対象日時における前記活動度の予測値を取得する活動度予測取得部と、前記活動度の予測値と、前記関係式と、を用いて、前記予測対象日時に前記電力設備に事故が発生する可能性を表す数値を算出する事故予測部と、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。

より合理的に雷による電力設備の事故を予測することができる。

本発明の一実施形態に係る事故予測装置のハードウェア構成図である。 本発明の一実施形態に係る事故予測装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る雷マップの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る送電線管理テーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る事故情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る雷情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る事故予測装置の制御方法を示すフローチャートである。

本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。以下、本発明をその一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。

＝＝事故予測装置の構成＝＝
本発明の一実施形態に係る事故予測装置１００は、雷による電力設備の事故を予測する装置である。本実施形態では電力設備の一例として送電線を想定するが、対象とする電力設備は、送電線以外にも、配電線や変電所、発電所などの様々な送配電設備や発電設備とすることができる。

本実施形態に係る事故予測装置１００によれば、ある日時に例えば落雷により送電線に短絡事故が発生する確率（％）を算出することができる。

＜ハードウェア構成＞
事故予測装置１００のハードウェア構成図を図１に示す。事故予測装置１００は例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０、メモリ１２０、記憶装置１３０、記録媒体読取装置１４０、通信インターフェイス１５０、入力装置１６０、及び出力装置１７０を備えて構成される。

記憶装置１３０は、本実施形態に係る事故予測処理を実行するためのプログラムやデータを格納する。記憶装置１３０に記憶されているプログラムやデータがメモリ１２０に読み出され、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０に読み出されたプログラムを実行することにより、事故予測装置１００の各種機能が実現される。ここで、記憶装置１３０は例えばハードディスクドライブである。

記録媒体読取装置１４０は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記録媒体８００に記録されたプログラムやデータを読み取り、記憶装置１３０に格納する。

通信インターフェイス１５０は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等の通信網を介して他のコンピュータ（不図示）とデータやプログラムの授受を行う。他のコンピュータとは、例えば、上記のプログラムを提供するコンピュータや、後述する雷の活動度を提供するコンピュータ、後述する事故情報を提供するコンピュータ等である。

事故予測装置１００は、上記プログラムや活動度、事故情報が他のコンピュータに格納されている場合には、インターネット等の通信網を介してこれらのプログラムや活動度、事故情報を他のコンピュータから記憶装置１３０にダウンロードすることにより取得することができる。

入力装置１６０は、キーボードやマウスを含む。また出力装置１７０は、ディスプレイやプリンタを含む。

＜機能構成＞
図２に、本実施形態に係る事故予測装置１００の機能ブロック図を示す。事故予測装置１００は、データ取得部（活動度取得部、事故情報取得部）１０１、関係式生成部１０２、活動度予測取得部１０３、事故予測部１０４の各機能を備える。ここに示す機能は、図１に示したハードウェアによって本実施形態に係るプログラムが実行されることにより実現される。

データ取得部１０１は、通信網を介して接続された他のコンピュータから、雷情報や事故情報、電力設備情報などのデータを取得する。

雷情報は、電力設備の周辺の地域における雷の活動度を表す情報である。本実施形態では、一例として、気象庁によって１０分毎に提供される雷ナウキャストにおける活動度を用いる。

雷ナウキャストは、雷監視システムやレーダーによる観測結果を基に、１ｋｍ四方の格子状に区切った各区域での雷の活動度を１〜４の数値で表し、１０分毎に提供するサービスである。このため本実施形態では、電力設備の周辺の地域を複数の区域（１ｋｍ四方）に区画してなる各区域における雷の活動度をそれぞれ取得する。なお雷ナウキャストは、６０分先までの１０分毎の予測値も提供しており、詳細は後述するが、本実施形態に係る事故予測装置１００はこの予測値も用いている。

雷ナウキャストにおいて、活動度１は、現在は雷は発生していないが、落雷の可能性がある状態を表し、活動度２は、電光や雷鳴があり落雷の可能性が高くなっている状態を表し、活動度３は、落雷が発生している状態を表し、活動度４は、落雷が多数発生している状態を表す。

そしてデータ取得部１０１は、雷ナウキャストにおける活動度を１０分毎に取得し、日時情報と対応付けて、図６に示す雷情報テーブル３３０に蓄積する。なお雷情報テーブル３３０は、記憶装置１３０に設けられる。

雷情報テーブル３３０に示されているＡ１、Ａ２等の記号は、雷ナウキャストにおいて雷の活動度が提供される各区域（１ｋｍ四方の区域）を表す識別情報であり、図３に示す雷マップ３３０と対応している。雷マップ３００は、雷ナウキャストの格子状に区画された各区域を視覚的に表したデータである。

また雷ナウキャストにおいては、活動度は１〜４で表され、活動度が１に満たない区域には活動度が割り当てられない。そのため本実施形態に係るデータ取得部１０１は、雷ナウキャストの活動度を雷情報テーブル３３０に記録する際に、活動度が割り当てられていない区域に対して活動度０を割り当てるようにしている。

このような態様により、雷が発生する可能性がほとんどないような区域も含め、全ての区域に対してもれなく活動度（０〜４）を割り当てることができる。

また図３に示す雷マップ３００には、電力設備の一例である送電線２００がどの区域に設置されているかが視覚的に示されている。送電線２００がどの区域に設けられているかは、事故予測装置１００が他のコンピュータから取得する電力設備情報に記録されている。電力設備情報は、電力設備の設置場所に関する情報が記録されたデータである。

そしてデータ取得部１０１は電力設備情報の内容を基に、電力設備の設置場所に関する情報を記憶装置１３０に記憶する。例えばデータ取得部１０１は、電力設備情報に記録されている送電線２００の設置場所に関する情報を、図４に示すような送電線管理テーブル３１０に記録する。

送電線管理テーブル３１０には、送電線２００の識別情報（Ｐ１、Ｐ２…）と対応付けて、その送電線２００の設置場所を示す情報が記録されている。本実施形態では、送電線２００が雷マップ３００におけるどの区域に設けられているかが記録されている。

またデータ取得部１０１は、電力設備において過去に発生した事故が記録された事故情報を他のコンピュータから取得し、記憶装置１３０に記憶する。

本実施形態ではデータ取得部１０１は、送電線２００に関する事故情報を他のコンピュータから取得し、図５に示すような事故情報テーブル３２０に記録する。

事故情報テーブル３２０には、電力設備（送電線２００）において発生した事故の日時と、事故の発生場所と、事故の種類を示す情報と、が記録されている。

図５に示す例では、２０１６年６月２５日の１３時１０分に、配電線Ｐ１の回線２Ｌにおいて地絡事故が発生し、２０１６年６月２５日の１６時５１分に、配電線Ｐ２の回線１Ｌにおいて短絡事故が発生したことが示されている。

次に、関係式生成部１０２は、雷情報テーブル３３０に記憶された１０分毎の雷の活動度（０〜４）と、事故情報テーブル３２０に記憶された事故情報と、に基づいて、雷の活動度と、電力設備（送電線２００）の事故と、の相関を表す関係式を求める。

上述したように、データ取得部１０１は１０分毎に雷の活動度を取得する。そのため関係式生成部１０２は、雷の活動度を取得する１周期である１０分間に、送電線２００の事故が発生したか否かを判定し、下記の式（１）の変数Ｘ_ｂ〜Ｘ_ｎに各区域の雷の活動度の値（０〜４）を入力し、事故の有無を示す数値を変数Ｙに入力する。例えば関係式生成部１０２は、この１０分間に事故があった場合にはＹに１を入力し、事故がなかった場合にはＹに０を入力する。

Ｙ＝ａ＋ｂ×Ｘ_ｂ＋ｃ×Ｘ_ｃ＋ｄ×Ｘ_ｄ＋ｅ×Ｘ_ｅ＋…＋ｎ×Ｘ_ｎ （１）
ここでｎの値は、一例として、送電線２００が設置されている区域の数、つまり、図４の送電線管理テーブル３１０の雷マップ欄に掲載されている区域の数とすればよい。そしてこの場合、Ｘ_ｂ〜Ｘ_ｎには送電線２００が設置されている各区域におけるそれぞれの活動度が入力される。つまり関係式生成部１０２は、送電線２００に関連する区域（送電線２００が設置されている区域）における雷の活動度を用いて、関係式を作成する。

そして関係式生成部１０２は、過去の所定期間（例えば１か月間）の間の１０分毎の雷の活動度（０〜４）及び事故の有無（０、１）を示す値を、それぞれ式（１）に入力し、式（１）の係数ａ、ｂ、ｃ…ｎを最小二乗法により求める。

このようにして式（１）の係数ａ〜ｎが定まると、事故予測装置１００は、活動度の予測値を式（１）のＸ_ｂ〜Ｘ_ｎに入力することにより、Ｙの値を求めることができるようになる。このようにして求められるＹの値は、送電線２００に事故が発生する可能性あるいは確率を示すことになる。

もちろん式（１）は、雷の活動度と電力設備（送電線２００）における事故との相関を表す関係式の一例にすぎず、この関係式は、非線形項を含むものでもよいし、ニューラルネットワークを利用したものであっても良い。

活動度予測取得部１０３は、予測対象日時における雷の活動度の予測値を取得する。本実施形態では、活動度予測取得部１０３は、一例として雷ナウキャストにおける６０分先の雷の活動度の予測値を取得する。なお活動度予測取得部１０３は、別途、予測対象日時を指定する入力を受け付け、指定された日時における活動度の予測値を取得するようにしても良い。

事故予測部１０４は、この活動度の予測値を式（１）のＸ_ｂ〜Ｘ_ｎに入力し、Ｙの値を求めることにより、６０分後に送電線２００において事故が発生する可能性を表す数値を算出する。

Ｙの値は、１に近い程事故が発生する確率が高いことを表す。例えばＹの値が０．８であれば、事故予測部１０４は、事故が起こる可能性として８０％を算出する。なお、式（１）の係数ａ、ｂ、ｃ…ｎの値によってはＹの値が１を超える場合もあり得るが、この場合事故予測部１０４は、事故が起こる可能性として１００％を算出するようにしても良い。

なお、式（１）の係数ａ、ｂ、ｃ…ｎの値は、過去の雷の活動度と事故の有無との相関を、より多くのデータを用いて学習を深めることで、より正確に事故の確率が算出されるように改良されていく。

なお、上述したように、事故情報テーブル３２０には、事故の発生場所を示す情報や、事故の種類を示す情報が記録されている。そのため、関係式生成部１０２は、雷の活動度と、電力設備における事故と、の相関を表す関係式を、事故の発生場所ごと（例えば送電線ごと、回線ごと、事故が発生した区域ごとなど）や、事故の種類ごと（短絡、地絡、断線、火災、瞬時電圧低下、停電など）に求めるようにすることができる。

例えば、雷の活動度と送電線２００の地絡事故との関係式を求める際には、関係式生成部１０２は、地絡事故が発生した場合にのみ、式（１）のＹの値に１を入力するようにすればよい。

同様に、例えば、雷の活動度と送電線２００の回線１Ｌの断線事故との関係式を求める際には、関係式生成部１０２は、回線１Ｌにおいて断線事故が発生した場合にのみ、式（１）のＹの値に１を入力するようにすればよい。

このような態様によって、事故予測装置１００は、雷による電力設備の事故をよりきめ細かく予測することができる。

あるいは、データ取得部１０１が事故の発生場所を特定する情報や事故の種類を特定する情報の入力を受け付けるようにし、関係式生成部１０２は、データ取得部１０１に入力されたこれらの情報に該当する事故についてのみ、関係式を生成するようにしても良い。

＝＝処理の流れ＝＝
次に、図７を参照して本実施形態に係る事故予測装置１００の制御方法について説明する。図７はその手順を示すフローチャートであり、これらのステップは、事故予測装置１００の記憶装置１３０に記憶されているプログラムをＣＰＵ１１０が実行することにより実現される。

まず事故予測装置１００は、データ取得処理を行う（S1000）。具体的には、事故予測装置１００は、予測対象の電力設備（送電線２００）の周辺の地域における過去の雷の活動度や、過去に送電線２００で発生した事故を記録した事故情報を、通信網を介して接続された他のコンピュータから取得する。

次に事故予測装置１００は、関係式生成処理を実行する（S1010）。具体的には、事故予測装置１００は、上記の活動度及び事故情報に基づいて、活動度と、電力設備における事故と、の相関を表す関係式を求める。

そして事故予測装置１００は、活動度予測取得処理を実行する（S1020）。具体的には、事故予測装置１００は、予測対象日時における活動度の予測値を取得する。

そして事故予測装置１００は、事故予測処理を実行する（S1030）。具体的には、事故予測装置１００は、上記活動度の予測値と、関係式と、を用いて、予測対象日時に電送電線２００において事故が発生する可能性を表す数値を算出する。例えば事故予測装置１００は、０％から１００％の間の数値により事故の可能性を算出する。

そして事故予測装置１００は、算出した事故の可能性を示す情報を出力する（S1040）。例えば事故予測装置１００は、送電線２００の保守員によって閲覧されるコンピュータに、上記算出した事故の可能性を示す情報を出力する。

以上、本実施形態に係る事故予測装置１００、事故予測装置１００の制御方法及びプログラムについて説明したが、本実施形態に係る事故予測装置１００、事故予測装置１００の制御方法及びプログラムによれば、電力設備における過去の事故の有無と、その時の雷の活動度と、のそれぞれの履歴を用いてそれらの相関を表す関係式を求めるため、より合理的かつ正確に雷による事故を予測することが可能となる。

また、より正確に電力設備の事故が予測できるようになるため、雷が発生した際の対策をより的確に行うことが可能となる。これにより、電力系統の運用者や、電力需要家の業務負担を軽減することも可能となる。

さらに、雷ナウキャストを用いて雷の活動度を取得するようにすることで、ＬＬＳ（Lightning Location System）や気象予報装置のような高額な設備を別途設けることが不要になる。

しかしながらもちろん、雷ナウキャストを利用せずに、ＬＬＳ等の他の気象予報手段から雷の活動度を用いて事故の予測を行っても良い。この場合は、予測対象の電力設備の周辺の地域における雷の活動度が分かればよいので、雷ナウキャストのように電力設備の周辺の区域が格子状に区切られている必要もない。

なお上述した実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。

例えば、上記実施形態では、事故予測装置１００は通信網を介して接続された他のコンピュータから雷の活動度や事故情報を取得するようにしているが、これらの情報を事故予測装置１００が予め記憶しておくような態様でもよい。

１００ 事故予測装置
１０１ データ取得部
１０２ 予測式生成部
１０３ 活動度予測取得部
１０４ 事故予測部
１１０ ＣＰＵ
１２０ メモリ
１３０ 記憶装置
１４０ 記録媒体読取装置
１５０ 通信インターフェイス
１６０ 入力装置
１７０ 出力装置
２００ 送電線
３００ 雷マップ
３１０ 送電線管理テーブル
３２０ 事故情報テーブル
３３０ 雷情報テーブル
８００ 記録媒体

Claims (6)

1. 電力設備の事故を予測する事故予測装置であって、
   前記電力設備の周辺の地域における過去の所定期間毎の雷の活動度を取得する活動度取得部と、
   過去に前記電力設備で発生した事故を日時情報と共に記録した事故情報を取得する事故情報取得部と、
   前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記活動度と、前記電力設備の事故と、の関係を表す関係式を求める関係式生成部と、
   予測対象日時における前記活動度の予測値を取得する活動度予測取得部と、
   前記活動度の予測値と、前記関係式と、を用いて、前記予測対象日時に前記電力設備に事故が発生する可能性を表す数値を算出する事故予測部と、
   を備えることを特徴とする事故予測装置。
2. 請求項１に記載の事故予測装置であって、
   前記事故情報には、事故の種類を示す情報が含まれ、
   前記関係式生成部は、前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記事故の種類毎に前記関係式を求め、
   前記事故予測部は、前記予測対象日時に前記電力設備において事故が発生する可能性を示す数値を、前記事故の種類ごとに算出する
   ことを特徴とする事故予測装置。
3. 請求項１又は２に記載の事故予測装置であって、
   前記事故情報には、事故の発生箇所を示す情報が含まれ、
   前記関係式生成部は、前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記事故の発生箇所毎に前記関係式を求め、
   前記事故予測部は、前記予測対象日時に前記電力設備において事故が発生する可能性を示す数値を、前記事故の発生箇所ごとに算出する
   ことを特徴とする事故予測装置。
4. 請求項１〜３の何れかに記載の事故予測装置であって、
   前記活動度取得部は、気象庁の雷ナウキャストのサービスを提供するコンピュータから、前記雷ナウキャストにおいて定められる各区域ごとの雷の活動度を取得した上で、前記活動度が割り当てられていない区域に対して活動度０を割り当てる
   ことを特徴とする事故予測装置。
5. 電力設備の事故を予測する事故予測装置の制御方法であって、
   前記事故予測装置は、前記電力設備の周辺の地域における過去の所定期間毎の雷の活動度を取得し、
   前記事故予測装置は、過去に前記電力設備で発生した事故を日時情報と共に記録した事故情報を取得し、
   前記事故予測装置は、前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記活動度と、前記電力設備の事故と、の関係を表す関係式を求め、
   前記事故予測装置は、予測対象日時における前記活動度の予測値を取得し、
   前記事故予測装置は、前記活動度の予測値と、前記関係式と、を用いて、前記予測対象日時に前記電力設備に事故が発生する可能性を表す数値を算出する
   ことを特徴とする事故予測装置の制御方法。
6. 電力設備の事故を予測する事故予測装置に、
   前記電力設備の周辺の地域における過去の所定期間毎の雷の活動度を取得する手順と、
   過去に前記電力設備で発生した事故を日時情報と共に記録した事故情報を取得する手順と、
   前記活動度及び前記事故情報に基づいて、前記活動度と、前記電力設備の事故と、の関係を表す関係式を求める手順と、
   予測対象日時における前記活動度の予測値を取得する手順と、
   前記活動度の予測値と、前記関係式と、を用いて、前記予測対象日時に前記電力設備に事故が発生する可能性を表す数値を算出する手順と、
   を実行させるためのプログラム。

Images