JP2022102162A - 落雷発生予測システム、及びこのシステムを用いた送電事故発生予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】高精度な落雷の予測を低コストに実現する。
【解決手段】 落雷発生予測システム１０は、複数の車両１１に設けられ、各車両１１が位置する空間の電界強度を検出可能な複数の電界強度検出装置１２と、各車両１１の位置情報を取得可能な車両位置情報取得装置１３と、位置情報と電界強度をそれぞれ位置データ及び電界強度データとして蓄積し、所定の処理を実行するデータ処理装置１４とを具備する。データ処理装置１４は、蓄積された位置データ及び電界強度データに基づいて、落雷の発生を予測する処理を実行可能に構成される。
【選択図】図１

Description

本発明は、落雷発生予測システム、及びこのシステムを用いた送電事故発生予測システムに関する。

例えば半導体工場など、安定的な稼働が求められる生産施設においては、安定的な電力供給が必要とされている。その一方で、落雷などの自然現象などによって、電力線等の電力設備が損傷して、停電や瞬低（瞬時電圧低下）などの電力トラブルが不可避的に発生しているのが現状である。

ここで、落雷の発生を予測して当該施設に警告を発するためのシステムが特許文献１に記載されている。すなわち、この特許文献に記載のシステムでは、タワー等の建造物の建設作業現場あるいは建設作業現場の周辺の地点に落雷検出装置を設置すると共に、建造物の建設作業現場または建設作業現場の近隣の地点に静電界検出装置を設置する。そして、落雷検出装置により落雷の発生を検出すると共に、静電界検出装置により雲・大地間の静電界の強度を検出し、両検出装置から出力された検出信号のレベルに基づいて、警告出力装置により警告情報のランクを決定して、そのランク付けされた警告情報を警告出力装置から出力する。また、この際、静電界検出装置の検出レベルを優先的に採用して、警告情報を出力する。

特開２０１３－２５０２１１号公報

ところで、上述した工場においては、設置された各種機器が高度に電気制御され、また電気によりネットワーク化されているため、落雷による機器の破損などの直接的な被害だけでなく停電や瞬低等による間接的な被害に対する対策（雷害対策）が重要となる。特に、半導体工場などは上述の影響を受けやすいため、従来にも増して精度の高い落雷発生予測が求められる。特許文献１に記載のシステムだと、落雷検知装置や静電界検知装置を据え置き式で所定の位置に設置することになるため、広範囲の地域における落雷予測を精度よく行うためには、相応の数の検知装置を設置する必要が生じ、コストアップを招く。

以上の事情に鑑み、本明細書では、高精度な落雷の予測を低コストに実現することを、解決すべき技術課題とする。

前記課題の解決は、本発明に係る落雷発生予測システムによって達成される。すなわち、この予測システムは、複数の車両に設けられ、各車両が位置する空間の電界強度を検出可能な複数の電界強度検出装置と、各車両の位置情報を取得可能な車両位置情報取得装置と、位置情報と電界強度をそれぞれ位置データ及び電界強度データとして蓄積し、所定の処理を実行するデータ処理装置とを具備する点、及び、データ処理装置は、蓄積された位置データ及び電界強度データに基づいて、落雷の発生を予測する処理を実行可能に構成される点をもって特徴付けられる。

上述したように、本発明に係る落雷発生予測システムによれば、車両位置情報取得装置により複数の車両の位置情報を取得すると共に、これら車両が位置する空間の電界強度を検出して、それぞれ位置データ及び電界強度データとしてデータ処理装置に蓄積する。そして、データ処理装置によって、蓄積された位置データ及び電界強度データに基づいて、落雷の発生を予測する処理が実行される。そのため、本発明によれば、非常に広範囲にわって多数の電界強度データを位置データと紐づけした状態で取得することができる。よって、従来の落雷警告技術に比べて、各段に信頼性の高い落雷予測が可能となる。また、これら位置データや電界強度データは、例えば近年取り組みが盛んになっている車両のコネクテッドサービスを利用することで、容易に収集（蓄積）可能であるから、大幅なコストアップを招くことなく上述した予測システムを構築することが可能となる。

また、本発明に係る落雷発生予測システムにおいて、データ処理装置は、位置データと電界強度データ、及び位置データを取得したエリアの気象情報に関するデータとに基づいて、落雷の発生を予測可能に構成されてもよい。なお、ここでいう気象情報には、温度、湿度、降雨量（降雪量）、降雨エリア、風速、風量、気圧など一般的に気象情報と認められる情報に加えて、過去に発生した落雷に関する情報が含まれるものとする。

このように、位置データと電界強度データとに加えて、さらに位置データを取得したエリアの気象情報に関するデータを予測のためのデータとして利用することによって、さらに高精度な落雷予測が可能となる。なお、上述した気象情報は、既知の気象情報提供機関から取得した情報であってもよいし、各車両に取り付けられたセンサ等により取得した情報であってもよい。

また、本発明に係る落雷発生予測システムにおいて、データ処理装置は、落雷の発生地域、発生時刻、強度の少なくとも何れか一つを予測可能に構成されてもよい。

落雷の発生地域又は発生時刻を予測できれば、事前に対応すべき施設が特定できる。また、その際、発生する落雷の強度を予測することで、落雷が上記施設に及ぼす影響をある程度予測できるので、事前対応の要否を含めたより適切な判断が可能となる。

また、以上の説明に係る落雷発生予測システムは、例えば上記落雷発生予測システムを用いた送電事故の予測システムとして提供することも可能である。その場合、データ処理装置は、位置データと電界強度データ、及び送電設備の位置情報に関するデータとに基づいて、落雷による送電事故の発生を予測可能に構成されてもよい。

このように、位置データと電界強度データとに加えて、送電設備の位置情報に関するデータを利用して落雷の発生を予測することで、送電設備又はその周辺に雷が落ちる可能性を精度よく予測することができる。よって、落雷による送電事故の発生をより高確率に予測することが可能となる。

また、本発明に係る送電事故発生予測システムにおいて、データ処理装置は、送電設備としての送電線の位置情報に関するデータに基づいて、停電又は瞬低の発生を予測可能に構成されてもよい。

このように、送電設備としての送電線の位置情報に関するデータを利用して落雷の発生を予測することで、何処の送電線又はその周辺に雷が落ちる可能性が最も高いかにつき高確率に予測することができる。よって、送電線に落雷が生じた際に停電又は瞬低が生じる施設を事前に特定することができ、容易に事前の対応を図ることが可能となる。

以上のように、本発明に係る落雷発生予測システムによれば、高確率な落雷の予測を低コストに実現することが可能となる。

本発明の第一実施形態に係る落雷発生予測システムの概念図である。 図１に示す電界強度検出装置の構成を説明するための車両側面図である。 図１に示す予測システムを用いた予測方法の一例に係るフローチャートである。 本発明の第二実施形態に係る送電事故発生予測システムの概念図である。 図４に示す予測システムを用いた予測方法の一例に係るフローチャートである。

以下、本発明の第一実施形態に係る落雷発生予測システムの内容を図面に基づいて説明する。

図１は、本実施形態に係る落雷発生予測システム１０の概念図を示している。この予測システム１０は、複数の車両１１に設けられた電界強度検出装置１２と、車両位置情報取得装置１３と、データ処理装置１４とを具備する。以下、各構成要素の詳細を順に説明する。

電界強度検出装置１２は、後述する電界強度データの取得対象となる全ての車両１１に設けられるもので、本実施形態では、図２に示すように、電界効果トランジスタ（ＦＥＴ）１５と、電界効果トランジスタ１５のゲート電極１５ａに接続されるアンテナ１６と、電界効果トランジスタ１５のソース電極１５ｂとドレイン電極１５ｃとの間に所定の電圧Ｖ１を付与可能なバイアス電源１７と、ソース電極１５ｂとドレイン電極１５ｃとの間を流れる電流Ｉの大きさを計測するための計測装置１８、及び電界強度算出部１９とを具備する。

電界効果トランジスタ（ＦＥＴ）１５としては、後述の通り、ゲート電極１５ａに付与される電圧Ｖ２の大きさに応じて電流Ｉの流れ易さ（電流量）が変化する限りにおいて、言い換えると、電流Ｉの値から電圧Ｖ２ひいてはアンテナ１６で受信可能な電界の状態（例えば電界強度）に換算可能な限りにおいて、任意の種類（接合型ＦＥＴ、ＭＯＳＦＥＴなど）の電界効果トランジスタが適用可能である。本実施形態では、電界効果トランジスタ１５としてＭＯＳＦＥＴが適用される。

アンテナ１６は、車両１１が位置する地表付近の電界を受信し、受信した電界の状態に応じた電圧Ｖ２をゲート電極１５ａに付与可能に構成される。例えば本実施形態では、受信した電界の強さ（電界強度）に、ゲート電極１５ａに付与される電圧Ｖ２の大きさが比例するように、アンテナ１６が構成される。

上記構成のアンテナ１６は、車両１１のボデー金属部で構成される。本実施形態では、図２に示すように、車両１１のドアアウタ１１ａでアンテナ１６が構成されている。すなわち、車両１１の金属外板となるドアアウタ１１ａに電界効果トランジスタ１５のゲート電極１５ａを導線等により電気的に接続することで、ドアアウタ１１ａがアンテナ１６本体として機能し得る。

この際、ゲート電極１５ａに対するドアアウタ１１ａの接続箇所は原則として任意であるが、地表付近の電界における電荷の鉛直方向への偏りを考慮した場合、ドアアウタ１１ａの上下方向一方の側にゲート電極１５ａを接続するのがよい。本実施形態では、図２に示すように、ドアアウタ１１ａの下部にゲート電極１５ａを接続している。

バイアス電源１７としては、任意の電源が適用可能である。例えば車両１１のＥＣＵ用電源など車両１１に搭載されている既存の電源を利用することがコストの面で好適である。

計測装置１８は、例えば電流計で構成され、電界効果トランジスタ１５のソース電極１５ｂとドレイン電極１５ｃとの間を流れる電流Ｉの大きさ（電流値）を計測可能な位置に設けられる。この計測装置１８は、計測して得た電流値に関する情報を電界強度算出部１９に送信する。なお、計測装置１８による電流値の計測は、例えば一定の時間おきに実施される。もちろん、データ処理装置１４からの指令を受けてその都度計測を実施してもよい。

電界強度算出部１９は、計測装置１８で計測して得た電流値に関する情報に基づいて、車両１１まわり、より正確にはアンテナ１６まわりの電界の状態（ここでは電界強度）を算出可能に構成される。また、この電界強度算出部１９は、算出した電界強度に関する情報を、車両１１に設けたデータ通信装置２０に送信する。この場合、電界強度算出部１９は、算出した全ての電界強度に関する情報をデータ通信装置２０に送信してもよく、あるいは予め設定しておいた閾値以上の電界強度に関する情報のみ、データ通信装置２０に送信してもよい。

データ通信装置２０は、少なくとも電界強度データと、車両１１の位置情報に関するデータ、及び各データの取得時刻に関するデータとをデータ処理装置１４に送信可能に構成される。もちろん、上記以外の気象に関するデータであって、車両位置データを取得したエリアの気象に関するデータを送信してもよく、例えば温度、湿度、降雨量（降雪量）、降雨エリア、風速、風量、気圧など、およそ一般に気象情報と認識される事象に関する情報を送信可能に構成される。また、これら気象データは、各種計測機器により直接的に計測したデータであってもよく、あるいは例えばワイパーの動作回数など当該自然現象に関連する動作に関するデータから間接的に算出して得たデータであってもよい。

なお、データ通信装置２０としては、既存のデータ通信可能な装置を幅広く適用することができ、例えば本実施形態に係るデータの通信を専用に行うためのデータ通信機器をデータ通信装置２０として車両１１に据え付け固定してもよい。あるいは、タブレットやスマートフォンなどの汎用データ通信端末に専用のアプリをインストールしたものを車両１１内に設置し、これをデータ通信装置２０として使用してもよい。

車両位置情報取得装置１３は、例えばＧＰＳ等の衛星測位システム用の衛星（測位衛星）との通信を可能とする衛星測位システムの受信部で構成される。この場合、車両位置情報取得装置１３は、例えばカーナビゲーションシステムで構成される。車両位置情報取得装置１３は、測位衛星との通信により車両１１の位置を取得（算出）し、取得した車両１１の位置情報を車両１１の位置データとしてデータ通信装置２０に送信する。位置データを受信したデータ通信装置２０は、上述した電界強度データや気象データと共に、データ処理装置１４に位置データを送信可能とされている。もちろん、車両位置情報取得装置１３を、カーナビゲーションシステムとは別の専用の機器として車両１１に設けてもよい。

データ処理装置１４は、図１に示すように、データ蓄積部２１と、データ処理部２２とを有する。このうちデータ蓄積部２１は、複数の車両１１から送信される位置データ、電界強度データ、及び気象データを蓄積する。これらのデータは、例えば各車両１１から所定時刻おきに送信される。また、車両１１以外から送信されるデータがある場合、当該データをデータ蓄積部２１に蓄積する。図１に示す例では、気象情報提供機関２３から提供される気象データを受信し、データ蓄積部２１に蓄積する。この気象データには、例えば実際に発生した落雷に関連するデータ（地域、時刻、強さなど）が含まれる。

データ処理部２２は、データ通信装置２０により送信され、データ蓄積部２１に蓄積された各種データに基づいて、落雷の発生予測処理を実行する。

ここで、落雷の発生予測処理（具体的には落雷の発生予測を行うためのプログラムの実行）は、例えばＡＩ（人工知能）を用いて行うことが可能である。具体的には、まずデータ蓄積部２１に蓄積された各種データを教師データとして用いて、データ処理部２２により、落雷の発生地域、時刻、及び強さに関する情報を出力とする学習モデルを生成する（学習モデル生成ステップＰ１）。この際、使用する教師データとしては、各車両１１の位置データと電界強度データ、及び実際に発生した落雷に関するデータ（以後、単に落雷データと称する。）が用いられる。言い換えると、過去の落雷データに対応する位置データと電界強度データ、すなわち、データ蓄積部２１に蓄積された各種データから、実際に落雷が発生した地域及び時刻における電界強度データを、対応する位置データを利用して抽出する。そして、抽出した電界強度データとその他の気象データを入力とし、落雷データを出力とする学習モデルを生成する。このうち落雷データについては、例えば図１に示すように、気象情報提供機関２３から提供される気象データのうち過去に発生した落雷に関するデータを用いることができる。

このようにして落雷発生に関する学習モデルを生成した後、この学習モデルを用いて落雷の発生を予測する（落雷発生予測ステップＰ２）。具体的には、学習モデル生成ステップで生成した学習モデルに、各車両１１の位置データ、電界強度データ、その他の気象データを入力して、落雷の発生地域、時刻、及び強さの少なくとも一つを落雷発生の予測結果として出力するプログラムをデータ処理部２２により実行する。これにより、落雷の発生予測結果に関する情報を取得する。

次に、上記構成の落雷発生予測システム１０を用いた落雷発生予測方法の一例を図１～図３に基づいて説明する。

図３は、落雷発生予測システム１０を用いた落雷発生予測方法の手順を説明するためのフローチャートを示している。このフローチャートに示すように、本実施形態に係る落雷発生予測方法は、複数の車両１１から電界強度データ、位置データ、及び気象データを取得する第一データ取得ステップＳ１と、車両１１以外から気象データを取得する第二データ取得ステップＳ２と、取得した各種データに基づいて落雷の発生予測を行う落雷発生予測ステップＳ３と、落雷の発生予測結果に基づいて、必要な場合に、必要な施設２４（例えば半導体工場などの各種生産施設）に落雷の発生予測結果に関する情報を提供する落雷発生予測情報提供ステップＳ４とを具備する。

（Ｓ１）第一データ取得ステップ
このステップでは、データ取得の対象となる複数の車両１１から、各車両１１の位置データ、電界強度データ、及び、気温、雨量、風速などの気象データ（以後、便宜的に第一気象データと称する。）を取得する。具体的には、上述した電界強度検出装置１２により車両１１が位置する空間の電界強度を検出し、検出した電界強度に関する情報を電界強度データとしてデータ通信装置２０によりデータ処理装置１４に送信する。同様に、車両位置情報取得装置１３により取得した車両１１の位置情報を位置データとしてデータ通信装置２０によりデータ処理装置１４に送信する。また、図示しない各種センサ等により検出した気象情報を第一気象データとしてデータ通信装置２０によりデータ処理装置１４に送信する。これら各種データを受信したデータ処理装置１４は、受信した各種データをデータ蓄積部２１に蓄積する。このようにして、所定エリア内の複数箇所における所定時刻の電界強度データ、及び第一気象データを取得する。

（Ｓ２）第二データ取得ステップ
このステップでは、気象情報提供機関２３から、所定エリア内で過去に発生した落雷に関するデータ（落雷データ）を含む気象データ（以後、便宜的に第二気象データと称する。）を取得する。データ処理装置１４は、取得した落雷データ等の気象データ（第二気象データ）をデータ蓄積部２１に蓄積する。これにより、所定エリア内の所定時刻における落雷データと、同エリア及び同時刻における電界強度データと各種気象データが、相互に関連付けられた状態でデータ蓄積部２１に蓄積される。

（Ｓ３）落雷発生予測ステップ
このステップでは、ステップＳ１，Ｓ２で取得した各種データに基づいて、データ処理部２２により、所定エリア内における落雷の発生予測処理を行う。具体的には、データ処理部２２により、各種データを入力とし、落雷の発生予測結果を出力とするプログラムを実行する。ここで、実行可能なプログラムは任意であり、本実施形態では上述した学習モデルを用いた落雷発生予測プログラムを実行する。すなわち、学習モデル生成ステップＰ１では、ステップＳ１，Ｓ２で取得した過去の電界強度データ、位置データ、気象データ、及び落雷データを教師データとして、落雷発生に関する学習モデルを生成する。然る後、所定時刻に取得した電界強度データ、位置データ、及び気象データを学習モデルに入力して、所定時刻以降に発生する落雷の発生地域、時刻、及び強さの少なくとも一つを落雷の発生予測結果として出力するプログラムをデータ処理部２２により実行する。これにより、所定時刻以降における落雷の発生予測結果に関する情報を取得する。

（Ｓ４）予測情報提供ステップ
このステップでは、ステップＳ３で取得した落雷の発生予測結果に関する情報を、必要とされる施設２４に提供する。このようにして落雷の発生予測情報が、必要とされる施設２４において活用（可否判断を含む落雷に対する事前対策の実施など）され得る。

以上述べたように、本実施形態に係る落雷発生予測システム１０によれば、複数の車両１１から電界強度データや位置データを取得することで、非常に広範囲にわたって多数の電界強度データを位置データと紐づけした状態で取得することができる。そのため、これら多数の電界強度データに基づいて落雷発生予測を行うことで、従来の落雷警告技術に比べて、各段に信頼性の高い落雷予測が可能となる。また、これら位置データや電界強度データは、車両１１に既設のデータ通信装置２０を利用することで、収集（蓄積）可能であるから、大幅なコストアップを招くことなく上述した予測システム１０を構築することが可能となる。

また、本実施形態では、データ処理部２２により、位置データと電界強度データ、及び位置データを取得したエリアの気象情報に関するデータを車両１１から取得すると共に、気象情報提供機関２３から実際に発生した落雷に関するデータを含む気象データを取得し、取得した各種データに基づいて、落雷の発生を予測するようにしたので、さらに高精度な落雷予測が可能となる。

また、本実施形態では、電界効果トランジスタ１５を具備した電界強度検出装置１２を利用して、車両１１まわりの電界強度を検出可能とした。すなわち、この電界強度検出装置１２によれば、アンテナ１６が置かれた空間の電場をアンテナ１６が受信することで、受信した電場の状態（電界強度）に応じた電圧Ｖ２がゲート電極１５ａに付与される。電界強度とゲート電極１５ａに付与される電圧Ｖ２（ゲート電圧）との間には一定の相関が見られるので、上記電圧Ｖ２がゲート電極１５ａに付与された際に生じるソース電極１５ｂとドレイン電極１５ｃ間の電流Ｉの変動を正確に評価することで、車両１１まわりの電界強度を精度よく検出することができる。ここで、本実施形態では、アンテナ１６を車両１１のボデー金属部、具体的にはドアアウタ１１ａとしたので、非常に大きな面積で電界を感知できる。そのため、電界強度を感度よく検出することができ、より高精度に落雷の発生を予測することが可能となる。また、電界効果トランジスタ１５は非常に安価に入手し易く、また車両１１のボデー金属部（ここではドアアウタ１１ａ）をアンテナ１６とすることで、別個にアンテナ１６を用意する手間及びコストを低減できる。また、バイアス電源１７は、車両１１に搭載された既存の電源（ＥＣＵ用電源など）を利用できるので、この点でも低コストに電界強度検出装置１２を作製できる。

図４は、本発明の第二実施形態に係る送電事故発生予測システム５０の概念図を示している。この送電事故発生予測システム５０は、図１に示す落雷発生予測システム１０を具備したもので、所定のデータ提供サービス機関５１から提供された送電設備の位置情報に関するデータをデータ蓄積部２１に蓄積可能とし、かつ蓄積した位置データと電界強度データ、及び送電設備の位置データとに基づいて、落雷による送電事故の発生を予測するプログラムをデータ処理部２２で実行可能とされている。上記以外のデータ処理装置１４の機能、車両１１から電界強度データ、位置データ、及び気象データを取得するための構成（電界強度検出装置１２、車両位置情報取得装置１３、データ通信装置２０）は、第一実施形態と同じであるので、詳細な説明を省略する。

図５は、送電事故発生予測システム５０を用いた落雷による送電事故発生予測方法の手順を説明するためのフローチャートを示している。このフローチャートに示すように、本実施形態に係る送電事故発生予測方法は、複数の車両１１から電界強度データ、位置データ、及び第一気象データを取得する第一データ取得ステップＳ５と、車両１１以外から第二気象データを取得する第二データ取得ステップＳ６と、取得した各種データに基づいて落雷の発生予測を行う落雷発生予測ステップＳ７と、送電設備の位置データを取得する第三データ取得ステップＳ８と、送電設備の位置データを含む各種データに基づいて送電事故の発生予測を行う送電事故発生予測ステップＳ９と、送電事故の発生予測結果に基づいて、必要な施設２４に送電事故の発生予測に関する情報を提供する予測情報提供ステップＳ１０とを具備する。このうち、ステップＳ５～Ｓ７については、第一実施形態のステップＳ１～Ｓ３と同じであるので、詳細な説明を省略する。

（Ｓ８）第三データ取得ステップ
このステップでは、所定のデータ提供サービス機関５１から、送電設備の位置情報に関するデータ、具体的には、送電線の位置情報に関するデータを取得する。データ処理装置１４は、取得した送電設備の位置データをデータ蓄積部２１に蓄積する。

（Ｓ９）送電事故発生予測ステップ
このステップでは、ステップＳ５，Ｓ６，Ｓ８で取得した各種データに基づいて、データ処理部２２により、所定エリア内における落雷の発生による送電事故の発生予測を行う。具体的には、データ処理部２２により、各種データを入力とし、送電事故の発生予測結果を出力とするプログラムを実行する。ここで、実行可能なプログラムは任意であり、例えば第一実施形態と同じプログラムで落雷の発生地域に関する予測結果を出力した後、データ処理部２２により、出力した落雷の発生地域に関する予測結果と、ステップＳ８で取得した送電設備の位置情報とに基づいて、落雷の発生により送電線等の送電設備の稼働に影響を及ぼすか否か、言い換えると、送電設備又はその周辺に雷が落ちるか否かを判定するプログラムを実行する。これにより、落雷による送電事故の発生予測結果を取得する。

ここで、落雷の発生が送電設備の稼働に及ぼす影響の一例として、送電設備（送電線）により送電を受ける施設２４の停電、又は瞬低が挙げられる。この場合、データ処理部２２は、上述した送電事故発生予測プログラムの実行により、落雷による施設２４の停電、又は瞬低の発生予測結果を取得する。

（Ｓ１０）予測情報提供ステップ
このステップでは、ステップＳ９で取得した送電事故の発生予測結果に関する情報を、必要とされる施設２４に提供する。このようにして送電事故の発生予測情報が、必要とされる施設２４において活用（可否判断を含む落雷に対する事前対策の実施など）され得る。

以上述べたように、本実施形態に係る送電事故発生予測システム５０によれば、位置データと電界強度データとに加えて、送電設備に関するデータを利用して落雷の発生を予測することで、送電設備又はその周辺に雷が落ちる可能性を精度よく予測することができる。よって、落雷による送電事故の発生をより高確率に予測することが可能となる。

また、本実施形態では、送電設備としての送電線の位置情報に関するデータを利用して落雷の発生を予測することで、何処の送電線に雷が落ち、又は送電線の稼働に影響を及ぼす可能性が最も高いかにつき高確率に予測することができる。よって、送電線又はその周辺に落雷が生じた際に停電又は瞬低が生じる施設を事前に特定することができ、容易に事前の対応を図ることが可能となる。

以上、本発明の第一及び第二第一実施形態について述べたが、本発明に係る落雷発生予測システムあるいはこのシステムを用いた落雷発生予測方法、又は送電事故発生予測システムあるいはこのシステムを用いた送電事故発生予測方法は、その趣旨を逸脱しない範囲において、上記以外の構成を採ることも可能である。

例えば、第一実施形態では、データ処理装置１４は、複数の車両１１から電界強度データと位置データ、及び第一気象データを取得すると共に、気象情報提供機関２３から落雷データを含む第二気象データを取得し、取得したこれらの各種データに基づいて落雷発生予測を行う場合を説明したが、もちろんこれ以外の形態を採ることも可能である。例えば、各車両１１から取得した電界強度データと位置データ、及び第一気象データのみに基づいてデータ処理部２２が落雷発生予測を行ってもよい。あるいは、各車両１１から取得した電界強度データと位置データ、及び気象情報提供機関２３から提供された第二気象データのみに基づいてデータ処理部２２が落雷発生予測を行ってもよい。また、あるいは、上記例示したデータ以外の種類のデータを、位置データ及び電界強度データと共に取得し、取得したこれらのデータに基づいて落雷発生予測を行ってもよい。要は、車両１１の位置データと電界強度データが含まれる限りにおいて、落雷発生予測に用いられるデータの種類は任意である。

また、電界強度検出装置１２として、第一実施形態では、電界効果トランジスタ１５と、アンテナ１６と、バイアス電源１７とを具備し、アンテナ１６を車両１１のボデー金属部で構成したものを例示したが、もちろんこれには限られない。すなわち、感度が十分であるならば、公知の種類のアンテナをアンテナ１６として用いてもよい。また、電界効果トランジスタ１５に限らず、他の公知の種類の電界強度検出機器を電界強度検出装置１２として用いてもよい。

なお、第一実施形態では、電界強度検出装置１２の計測装置１８で車両１１まわりの電界の状態に応じた電流値を計測し、計測した電流値から電界強度算出部１９で電界強度を算出した場合を例示したが、これ以外の形態を採ることも可能である。例えば電界強度検出装置１２において、計測装置１８で計測した電流値の如く、所定の演算により車両１１まわりの空間の電界強度を算出可能なデータを取得し、取得したデータをデータ処理装置１４に送信すると共に、送信したデータをデータ処理装置１４に組み込んだ電界強度算出部１９で算出してもよい。

また、第一及び第二実施形態では、落雷又は送電事故の発生予測結果に関する情報を必要とされる施設２４に提供する場合を例示したが、例えば施設２４が存在する地域を管轄する電力会社に、落雷又は送電事故の発生予測結果に関する情報を提供してもよい。

また、以上の説明では、本発明に係る予測システムとして、落雷の発生を予測可能なものを説明したが、本発明に係る予測システムは、例えば地震など、電界強度の変動が発生の予兆として認識されている自然災害の予測に対しても適用可能である。

１０ 落雷発生予測システム
１１ 車両
１１ａ ドアアウタ
１２ 電界強度検出装置
１３ 車両位置情報取得装置
１４ データ処理装置
１５ 電界効果トランジスタ
１５ａ ゲート電極
１５ｂ ソース電極
１５ｃ ドレイン電極
１６ アンテナ
１７ バイアス電源
１８ 計測装置
１９ 電界強度算出部
２０ データ通信装置
２１ データ蓄積部
２２ データ処理部
２３ 気象情報提供機関
２４ 施設
５０ 送電事故発生予測システム
５１ データ提供サービス機関
Ｓ１ 第一データ取得ステップ
Ｓ２ 第二データ取得ステップ
Ｓ３ 落雷発生予測ステップ
Ｓ４ 落雷発生予測情報提供ステップ
Ｓ５ 第一データ取得ステップ
Ｓ６ 第二データ取得ステップ
Ｓ７ 落雷発生予測ステップ
Ｓ８ 第三データ取得ステップ
Ｓ９ 送電事故発生予測ステップ
Ｓ１０ 送電事故発生予測情報提供ステップ

Claims (2)

1. 落雷の発生を予測するためのシステムであって、
   複数の車両に設けられ、前記各車両が位置する空間の電界強度を検出可能な複数の電界強度検出装置と、
   前記各車両の位置情報を取得可能な車両位置情報取得装置と、
   前記位置情報と前記電界強度をそれぞれ位置データ及び電界強度データとして蓄積し、所定の処理を実行するデータ処理装置とを具備し、
   前記データ処理装置は、蓄積された前記位置データ及び前記電界強度データに基づいて、前記落雷の発生を予測する処理を実行可能に構成される、落雷発生予測システム。
2. 請求項１に記載の落雷発生予測システムを用いた送電事故の予測システムであって、
   前記データ処理装置は、前記位置データと前記電界強度データ、及び送電設備の位置情報に関するデータとに基づいて、前記落雷による送電事故の発生を予測可能に構成される、送電事故発生予測システム。

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