JP2022148654A - 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】低コストでありながら高精度な落雷の予測を実現する。【解決手段】落雷発生予測システム１０は、 衛星測位システムを構成する複数の衛星１１と、車両１２に設けられ、複数の衛星１１が発信する信号を受信する受信手段１３と、受信手段１３で受信した信号に基づいて車両１２の位置情報を取得する車両位置情報取得手段１４と、受信手段１３による信号の受信エラーが発生した場合、受信エラーに係る信号を発信した衛星１１を特定する衛星特定手段１５と、車両１２の位置情報と衛星特定手段１５により特定した衛星１１の位置情報とに基づいて、落雷の発生を予測する落雷予測手段１６とを具備する。【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することにより、停電や瞬低（瞬時電圧低下）といった電力トラブルが少なからず発生している、という問題がある。

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。

また、特許文献２には、地上の基地局から送信される信号を携帯端末で受信した際、受信した信号に含まれる情報に所定のエラーが発生しているか否か及びその発生度合いを評価すると共に、評価したエラーの発生度合いと、上記信号の受信強度とに基づいて、雷の発生を予測し、利用者に警告する技術が記載されている。

特開２０１３－２５０２１１号公報 特開２００７－１１０５５２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、予測対象となるエリアの広さに応じて相当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。

特許文献２に記載のシステム（携帯端末）であれば、簡便に落雷予測を行うことができるため、コスト面では好ましいように思われる。一方で、この予測技術は、地上の基地局から携帯端末に送信される電波が雷の影響を受けたことを利用するものである。そのため、受信した電波に含まれる情報のみからでは、例えば離れた位置で発生した巨大な落雷の影響を受けたのか、比較的近い位置で発生した小規模な落雷の影響を受けたのか判別がつきにくい。そのため、上記予測技術では、落雷の発生位置を正確に予測することは難しい。

以上の事情に鑑み、本明細書では、低コストでありながら高精度な落雷の予測を実現可能とすることを、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、落雷の発生を予測するためのシステムであって、衛星測位システムを構成する複数の衛星と、車両に設けられ、複数の衛星が発信する信号を受信する受信手段と、受信手段で受信した信号に基づいて車両の位置情報を取得する車両位置情報取得手段と、受信手段による信号の受信エラーが発生した場合、受信エラーに係る信号を発信した衛星を特定する衛星特定手段と、車両の位置情報と受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報とに基づいて、落雷の発生を予測する落雷予測手段とを具備した点をもって特徴付けられる。

なお、ここでいう信号の受信エラーには、送受信の対象となる車両と衛星との間に雷雲が介在していることにより、当該信号が受信できなかった場合だけでなく、受信した信号に本来含まれるべき情報が欠けており、又は送信時に含まれていた情報と比べてその内容が変化している場合など、雷雲の介在により正常な受信がなされなかった場合を含むものとする。この場合、正常な受信がなされなかった受信エラーの具体例として、受信した情報に基づいて算出した車両の位置情報が、直前に算出した車両位置から予測される位置から大きくずれて（例えば数十ｍ以上離れて）いる場合などが挙げられる。

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、ＧＮＳＳと呼ばれる衛星測位システムを構成する衛星からの信号を車両に設けた受信手段で受信し、受信した信号に基づく所定の処理を行うことで車両の位置情報を得ることができる。また、衛星からの信号が受信できなかった等の受信エラーが発生した場合、受信エラーに係る信号を発信した衛星を特定することができる。これにより、複数の衛星のうち何れの衛星と車両との間に雷雲が存在するかを容易に特定することができるので、これら車両の位置情報と受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報とに基づくことで、雷雲の位置ひいてはこれから発生する落雷の位置（少なくとも車両から見た落雷が発生する方向）を正確に予測することが可能となる。また、本予測システムによれば、衛星測位システムが通常有する機能を活用して、雷雲の位置を予測しているので、専用の装置などを別途用意する必要もなく、低コストに落雷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、衛星測位システムとしてＲＴＫ－ＧＮＳＳを使用してもよい。

複数ある衛星測位システムのうち、ＲＴＫ（リアルタイムキネマティック）型の測位衛星システムによれば、複数の衛星に加えて、地上に設置した基準局から衛星の位置情報が車両に送信される。そのため、より高精度に車両及び衛星の位置情報を得ることができ、さらに正確な落雷の発生予測が可能となる。また、ＲＴＫ－ＧＮＳＳのように、車両に設けた受信手段と地上の基準局とでそれぞれ受信した衛星からの信号を比較することで、容易にかつ正確に衛星からの受信エラーの有無を判定することができるので、衛星の特定精度を高めることができる。

また、本発明に係る落雷発生予測システムにおいて、受信手段が複数の車両に設けられ、落雷予測手段は、複数の車両の位置情報と、複数の車両において取得された受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報とに基づいて、落雷の発生を予測してもよい。

本発明に係る落雷予測システムによれば、上述したように、雷雲により遮断された信号を発信した衛星を特定することで、当該衛星と車両との間に雷雲が存在することを推測することができる。一方で、上述した信号の遮断は雷雲に限らず例えば建物などによっても生じ得る。ここで、上述のように、複数の車両の位置情報と、複数の車両において取得された受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報とに基づいて、落雷の発生を予測することによって、受信エラーが雷雲に起因するものなのか、建物などの遮蔽物に起因するものなのかを判別することができる。例えば互いに近接する位置（数十～数百ｍ離れた位置）を走行中の二台の車両において、一方の車両においてはある特定の衛星からの信号について受信エラーが確認されたのに対し、他方の車両においてはある特定の衛星からの信号が正常に受信されていた場合には、ある特定の衛星からの信号が建物等により遮断された可能性が高いと判定することができる。また、何れの車両においてもある特定の衛星からの信号について受信エラーが確認された場合には、当該衛星とこれら二台の車両との間に雷雲が存在している可能性が高いと判定することができる。以上より、本構成に係る落雷予測システムによれば、より信頼性の高い落雷予測が可能となる。もちろん、これらの判定確率は、判定対象となる車両の位置情報の数が多いほど高まり得る。

また、上述した車両及び衛星の位置情報は、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、容易に収集可能であるから、大幅なコストアップを招くことなく、本構成に係る予測システムを構築することが可能となる。

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、落雷予測手段は、車両の位置情報と受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報、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してもよい。

このように、車両及び受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報に加えて、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、落雷予測手段は、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してもよい。

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、低コストでありながら高精度な落雷の予測を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に示す予測システムを用いた予測方法のうち落雷予測手段による処理の一例を示すフローチャートである。 図１に示す予測システムを用いた予測方法のうち、車両側における処理の一例を示すフローチャートである。 図１に示す複数の衛星と車両、及び雷雲との位置関係の一例を水平方向から見た図である。 図１に示す複数の衛星と車両、及び雷雲との位置関係の他の例を俯瞰的に見た図である。 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６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、衛星測位システムを構成する複数の衛星１１と、車両１２に設けられ、複数の衛星１１が発信する信号を受信する受信手段１３と、車両１２の位置情報を取得するための車両位置情報取得手段１４と、衛星特定手段１５と、落雷予測手段１６とを具備する。以下、各構成要素の詳細を順に説明する。

複数の衛星１１と受信手段１３、及び車両位置情報取得手段１４はともにＧＮＳＳと呼ばれる衛星測位システムを構成する。そのため、衛星１１の数は、その測位原理から３つ以上、好ましくは４つ以上とされる。衛星１１からは、衛星１１の所定時刻における位置情報を含む信号が発信される。車両１２に設けられた受信手段１３は、衛星１１から発信された信号を受信可能に構成されている。同じく車両１２に設けられた車両位置情報取得手段１４は、例えば受信手段１３とともにカーナビゲーションシステムを構成する。この車両位置情報取得手段１４は、受信手段１３で受信した信号に含まれる情報、例えば発信元となる所定の一の衛星１１の所定時刻における位置情報と、当該信号を受信した時刻とに基づいて、所定の一の衛星１１と受信手段１３との距離を算出可能に構成される。また、同様にして、他の複数の衛星１１と受信手段１３との距離をそれぞれ算出可能に構成される。そして、これら算出した３つ以上の距離の値に基づいて、受信手段１３（を設けた車両１２）の位置を取得可能としている。取得した車両１２の位置情報は、車両位置情報取得手段１４により落雷予測手段１６に送信可能とされる。

衛星特定手段１５は車両１２に設けられ、本実施形態では車両位置情報取得手段１４を兼ねている。衛星特定手段１５は、受信手段１３による衛星１１からの信号が正常に受信できない事態（いわゆる受信エラー）が発生した場合、当該受信エラーに係る信号を発信した衛星１１を特定可能に構成される。また、上述した衛星１１、受信手段１３、及び車両位置情報取得手段１４を有する衛星測位システムがＲＴＫ－ＧＮＳＳである場合、衛星特定手段１５は、地上の基準局から送信された衛星１１の位置情報をさらに考慮して、受信エラーに係る信号を発信した衛星１１を特定可能に構成される。

ここで、車両位置情報取得手段１４は、上述した車両１２の位置情報に関するデータ（以下、車両位置データと称する。）と、衛星特定手段１５で特定した衛星１１の位置情報に関するデータ（以下、単に特定衛星位置データと称する。）、及び各データを取得した時刻に関するデータを落雷予測手段１６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（以下、気象データと称する。）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、本実施形態では、上述した一連のデータを車両位置情報取得手段１４で落雷予測手段１６に送信可能としているが、例えばデータの通信を専用に行うためのデータ通信機器を、車両位置情報取得手段１４とは別個の機器として車両１２に設けてもよい。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１２内に設置し、これをデータ通信機器として使用してもよい。

また、衛星特定手段１５は、本実施形態では車両位置情報取得手段１４と共通の機器であるが（図１等を参照）、もちろん、衛星特定手段１５を、車両位置情報取得手段１４とは別個の機器としてもよい。また、本実施形態では、特定衛星位置データを車両位置情報取得手段１４により車両位置データと共に落雷予測手段１６に送信可能とした場合を例示したが、衛星特定手段１５の通信機能を利用して特定衛星位置データを落雷予測手段１６に送信可能としてもよい。

落雷予測手段１６は、上述した各データを受信し、落雷の予測に関する処理を行うためのもので、例えば図１に示すように、データ蓄積部１７と、データ処理部１８とを有する。このうちデータ蓄積部１７は、複数の車両１２から送信される車両位置データ、特定衛星位置データ、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１２から所定時刻おきに送信される。また、車両１２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１７に蓄積する。図１に示す例では、気象情報提供機関１９から提供される気象データを受信し、データ蓄積部１７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１８は、車両１２側から送信され、データ蓄積部１７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１７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１８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１２で取得された車両位置データと特定衛星位置データ、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。この場合、まずデータ蓄積部１７に蓄積された各種データのうち過去の落雷データに対応する車両位置データと衛星位置データを抽出する。そして、抽出した車両位置データと特定衛星位置データ、及び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１９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１２で取得した車両位置データと特定衛星位置データ、及びその他の気象データを入力して、落雷の発生に関する事象（落雷の発生地域、特定の車両１２を基準とした落雷の方向、落雷の発生時刻、及び落雷の強さなど）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１８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が取得可能となる。なお、落雷の発生に関する事象として、上記実施形態では、落雷の発生に直接的に関連する事象の具体例を列挙したが、例えば落雷の発生に間接的に関連する事象、例えば落雷の発生源となる雷雲２０（図４等を参照）の位置、規模などを予測結果としてさらに取得可能としてもよい。

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５に基づいて説明する。

図２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１２から車両位置データと特定衛星位置データを取得する第一データ取得ステップＳ１と、車両１２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２１（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全ての車両１２から車両位置データを取得すると共に、各車両１２の衛星特定手段１５で取得した特定衛星位置データを取得する。本実施形態では、車両位置データと特定衛星位置データに加えて、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、図３に示すように、各車両１２の受信手段１３により、対象となる複数の衛星１１から発信された信号を受信する（信号受信ステップＳ５）。この際、受信手段１３による受信エラーが発生しているか否か（各衛星１１から発信された信号が受信されているか否か、及び受信されている場合には当該受信が正常な受信に当たるか否か）を車両位置情報取得手段１４により判定する（受信エラー判定ステップＳ６）。そして、受信エラーが発生していないと判定した場合、車両位置情報取得手段１４は車両位置データのみを落雷予測手段１６に送信する（正常データ送信ステップＳ７）。

一方、受信エラーが発生していると判定した場合、衛星特定手段１５は、対象となる複数の衛星１１の中から、当該受信エラーに係る信号を発信した衛星１１を特定する（衛星特定ステップＳ８）。図４は、受信エラーが発生する場合における複数の衛星１１と車両１２との位置関係の一例を水平方向から見た図である。ここでは、便宜的に複数の衛星１１と複数の車両１２に区別のための名称及び符号を付与している。例えば図４に示す位置関係の場合、第一車両１２ａの受信手段１３は、複数の衛星１１ａ～１１ｅのうち、第一～第三衛星１１ａ～１１ｃからの信号を正常に受信する一方、第四及び第五衛星１１ｄ，１１ｅからの信号は、雷雲２０により遮断された状態となる。そのため、受信エラー判定ステップＳ６では、第四及び第五衛星１１ｄ，１１ｅからの信号について受信エラーが発生したと判定し、衛星特定ステップＳ８で、受信エラーに係る信号を発信した衛星を第四及び第五衛星１１ｄ，１１ｅと特定する。この場合、車両位置情報取得手段１４は、第一車両１２ａの車両位置データと共に、第四及び第五衛星１１ｄ，１１ｅの特定衛星位置データを落雷予測手段１６に送信する（異常データ送信ステップＳ９）。このようにして、他の車両（第二及び第三車両１２ｂ，１２ｃ）についても受信エラー判定ステップＳ６を実行し、受信エラーが発生したと判定した信号を発信した衛星（例えば第二車両１２ｂだと全ての衛星１１ａ～１１ｅ、第三車両１２ｃだと第一～第三衛星１１ａ～１１ｃ）を衛星特定ステップＳ８にて特定する。そして、異常データ送信ステップＳ９にて、各車両１２ｂ（１２ｃ）の車両位置情報取得手段１４は、各車両１２ｂ（１２ｃ）の車両位置データと共に、上述の如く特定した衛星１１ａ～１１ｅ（１１ａ～１１ｃ）の特定衛星位置データを落雷予測手段１６に送信する。以上のようにして、所定時刻における取得可能な全ての車両位置データと特定衛星位置データが落雷予測手段１６により取得される。

なお、受信エラー判定ステップＳ６では、当該判定の対象となる一の車両１２と距離が近い別の車両１２が存在する場合、例えば先に取得した何れか一方の車両１２のエラー受信判定結果を考慮に加えて、他方の車両１２の受信エラー判定ステップＳ６を実行してもよい。例えば図５に示すように、互いの距離が近い第二車両１２ｂと第三車両１２ｃについて受信エラー判定ステップＳ６を実行する場合を考える。この場合、例えば直前（一回前）の信号受信ステップＳ５で得た各衛星１１ａ～１１ｅからの信号情報に基づいて算出した各車両１２ａ～１２ｃの位置情報に基づいて、第二車両１２ｂと第三車両１２ｃとが互いに近距離に位置する（あるいは近距離で走行している）ことを記録しておく。そして、第二車両１２ｂについて受信エラー判定ステップＳ６を実施する際には、近距離に位置する第三車両１２ｃについての受信エラー判定ステップＳ６の判定結果を考慮に加える。すなわち、既に第三車両１２ｃについて受信エラー判定ステップＳ６を実行している場合、その実行結果（第五衛星１１ｅからの信号は正常に受信されている、との判定結果）と、第二車両１２ｂについての受信エラー判定ステップＳ６の実行結果（第五衛星１１ｅからの信号は正常に受信されていない、との判定結果）とに基づいて、第二車両１２ｂについての第五衛星１１ｅからの受信エラーの有無を判定する。図５に示す場合だと、第三車両１２ｃについては第五衛星１１ｅからの信号が正常に受信されているので、第二車両１２ｂについて図５に示すように第五衛星１１ｅからの信号が正常に受信されていないと判定された場合には、雷雲２０により第五衛星１１ｅからの信号が遮断されたわけではない（例えばトンネルなどの建築物により信号が正常に受信できなかった）と判定する。この場合、ステップＳ６でいう受信エラーには当たらないとして、ステップＳ７に進み、第二車両１２ｂについて車両位置データのみを落雷予測手段１６に送信する。例えば先に第二車両１２ｂについて受信エラー判定ステップＳ６を実行し、受信エラーが発生したとの判定結果を得た場合には、第三車両１２ｃについての受信エラー判定結果を取得した後、第三車両１２ｃについての受信エラー判定結果を踏まえて、第二車両１２ｂに本発明における受信エラーが発生したか否かにつき総合的に判定する。

以上のようにして、各衛星１１ａ～１１ｅからの受信エラーの判定結果を得た後、落雷予測手段１６に、所定時刻における車両位置データ又は車両位置データと特定衛星位置データを送信する。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車両位置情報取得手段１４により落雷予測手段１６に送信する。これら各種データを受信した落雷予測手段１６は、受信した各種データをデータ蓄積部１７に蓄積する。このようにして、例えば所定エリア内の複数箇所における所定時刻の車両位置データ、特定衛星位置データ、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１９から、例えば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。落雷予測手段１６は、取得した第二気象データをデータ蓄積部１７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車両位置データと特定衛星位置データと第一気象データ、及び第二気象データとが、相互に関連付けられた状態でデータ蓄積部１７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１８により、例えば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１８により、データ蓄積部１７に蓄積された各種データを入力データとし、落雷の発生予測結果を出力データ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で取得した過去の車両位置データ、特定衛星位置データ、第一気象データ、及び落雷データを含む第二気象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車両位置データ、特定衛星位置データ、及び第一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１８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２１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２１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、ＧＮＳＳと呼ばれる衛星測位システムを構成する衛星１１からの信号を車両１２に設けた受信手段１３で受信し、受信した信号に基づく所定の処理を行うことで車両１２の位置情報を得ることができる。また、衛星１１からの信号が受信できなかった等の受信エラーが発生した場合、受信エラーに係る信号を発信した衛星１１を特定することができる（ステップＳ５～Ｓ８）。これにより、複数の衛星１１のうち何れの衛星１１と車両１２との間に雷雲２０が存在するかを容易に特定することができるので、これら車両１２の位置情報と受信エラーに係る信号を発信した衛星１１の位置情報とに基づくことで、雷雲２０の位置ひいてはこれから発生する落雷の位置（少なくとも車両１２から見た落雷が発生する方向）を正確に予測することが可能となる。また、本予測システムによれば、衛星測位システムが通常有する機能を活用して、雷雲２０の位置を予測しているので、専用の装置などを別途用意する必要もなく、低コストに落雷予測システム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１８により、車両位置データと特定衛星位置データ、及び第一気象データを車両１２から取得すると共に、気象情報提供機関１９から第二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、本実施形態のように、衛星測位システムとして、ＲＴＫ（リアルタイムキネマティック）型の測位衛星システムを用いることで、複数の衛星１１に加えて、地上に設置した基準局（図示は省略）から衛星１１の位置情報が車両１２に送信される。そのため、より高精度に車両１２及び衛星１１の位置情報を得ることができ、さらに正確な落雷の発生予測が可能となる。また、ＲＴＫ－ＧＮＳＳのように、車両１２に設けた受信手段１３と地上の基準局とでそれぞれ受信した衛星１１からの信号を比較することで、容易にかつ正確に衛星１１からの受信エラーの有無を判定することができるので、衛星１１の特定精度を高めることができる。

また、本実施形態では、複数の車両１２の位置情報と、複数の車両１２において取得された受信エラーに係る信号を発信した衛星１１の位置情報とに基づいて、落雷の発生を予測することによって、受信エラーが雷雲２０によるものなのか、建物など雷雲２０以外の遮蔽物によるものなのかを判別することができる。例えば図５に示すように、互いに近接する位置（数十～数百ｍ離れた位置）を走行中の二台の車両１２ｂ，１２ｃにおいて、一方の車両１２ｂにおいてはある特定の衛星１１ｅからの信号について受信エラーが確認されたのに対し、他方の車両１２ｃにおいてはある特定の衛星１１ｅからの信号が正常に受信されていた場合には、ある特定の衛星１１ｅからの信号が建物等により遮断されたものと判定することができる。また、何れの車両１２ｂ，１２ｃにおいてもある特定の衛星１１ａからの信号について受信エラーが確認された場合には、当該衛星１１ａとこれら二台の車両１２ｂ，１２ｃとの間に雷雲２０が存在している可能性が高いと判定することができる。以上より、本実施形態に係る落雷発生予測システム１０によれば、より信頼性の高い落雷予測が可能となる。

図６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３０の概念図を示している。この送電事故発生予測システム３０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３１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１７に蓄積可能とし、かつ蓄積した車両位置データと、特定衛星位置データと、各気象データ、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１８で実行可能とされている。上記以外の落雷予測手段１６の機能、車両１２から車両位置データ、特定衛星位置データ、及び気象データを取得するための構成（受信手段１３、車両位置情報取得手段１４、衛星特定手段１５）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７は、送電事故発生予測システム３０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１２から車両位置データ、及び特定衛星位置データを取得する第一データ取得ステップＳ１０と、気象情報提供機関１９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Ｓ１１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Ｓ１２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Ｓ１３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Ｓ１４と、送電事故の発生予測結果に基づいて、必要な施設２１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Ｓ１５とを具備する。このうち、ステップＳ１０～Ｓ１２については、第一実施形態のステップＳ１～Ｓ３，Ｓ５～Ｓ９と同じであるので、詳細な説明を省略する。

（Ｓ１３）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３１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。落雷予測手段１６は、取得した送電設備の位置データをデータ蓄積部１７に蓄積する。

（Ｓ１４）送電事故発生予測ステップ
このステップでは、ステップＳ１０，Ｓ１１，Ｓ１３で取得した各種データに基づいて、データ処理部１８により、例えば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１８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１８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Ｓ１３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２１の停電、又は瞬低が挙げられる。この場合、データ処理部１８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２１の停電、又は瞬低の発生予測結果を取得する。

（Ｓ１５）予測情報提供ステップ
このステップでは、ステップＳ１４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２１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２１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３０によれば、車両位置データと特定衛星位置データとに加えて、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、落雷予測手段１６は、複数の車両１２から車両位置データと特定衛星位置データ、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１９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１２から取得した車両位置強度データと特定衛星位置データ、及び第一気象データのみに基づいてデータ処理部１８が落雷発生予測を行ってもよい。あるいは、各車両１２から取得した車両位置データと特定衛星位置データ、及び気象情報提供機関１９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１８が落雷発生予測を行ってもよい。あるいは、上記例示したデータ以外の種類のデータを、車両位置データ及び特定衛星位置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、車両位置データと特定衛星位置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、上記実施形態では、雷雲２０の介在に起因した衛星１１からの受信エラーが発生しているか否かの判定を、車両１２側（例えば車両位置情報取得手段１４）で実行する場合を例示したが、この種の受信エラーが発生しているか否かの最終的な判定を落雷予測手段１６で行ってもよい。例えば図５に示すように、互いに近距離にある車両１２ｂ，１２ｃによって得られた受信エラー判定結果が異なる場合には、各受信エラー判定結果を仮判定結果として落雷予測手段１６に送信し、落雷予測手段１６で、上記仮判定結果のうち受信エラーと判定された結果が雷雲２０の介在に起因する受信エラーであるか否かを含めた落雷予測を行ってもよい。要は、受信エラーであるか否かの判定は、本落雷発生予測システム１０を構成する何れの要素で行ってもよい。また、その際、当該要素が有している既存の機能（例えば車両位置情報取得手段１４としてのＲＴＫ－ＧＮＳＳを利用したカーナビゲーションシステムの場合、当該カーナビゲーションシステムが有する受信エラー自動検知機能）を利用して、雷雲２０の介在に起因した受信エラーの有無を判定してもよい。

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２１に提供する場合を例示したが、例えば施設２１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。

１０ 落雷発生予測システム
１１（１１ａ～１１ｅ） 衛星
１２（１２ａ～１２ｃ） 車両
１３ 受信手段
１４ 車両位置情報取得手段
１５ 衛星特定手段
１６ 落雷予測手段
１７ データ蓄積部
１８ データ処理部
１９ 気象情報提供機関
２０ 雷雲
２１ 施設
３０ 送電事故発生予測システム
３１ 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 信号受信ステップ
Ｓ６ 受信エラー判定ステップ
Ｓ７ 正常データ送信ステップ
Ｓ８ 衛星特定ステップ
Ｓ９ 異常データ送信ステップ
Ｓ１０ 第一データ取得ステップ
Ｓ１１ 第二データ取得ステップ
Ｓ１２ 落雷発生予測ステップ
Ｓ１３ 第三データ取得ステップ
Ｓ１４ 送電事故発生予測ステップ
Ｓ１５ 予測情報提供ステップ

Claims (3)

1. 落雷の発生を予測するためのシステムであって、
   衛星測位システムを構成する複数の衛星と、
   車両に設けられ、前記複数の衛星が発信する信号を受信する受信手段と、
   前記受信手段で受信した信号に基づいて前記車両の位置情報を取得する車両位置情報取得手段と、
   前記受信手段による前記信号の受信エラーが発生した場合、前記受信エラーに係る信号を発信した衛星を特定する衛星特定手段と、
   前記車両の位置情報と前記衛星特定手段により特定した衛星の位置情報とに基づいて、前記落雷の発生を予測する落雷予測手段とを具備した落雷発生予測システム。
2. 前記受信手段が複数の前記車両に設けられ、
   前記落雷予測手段は、前記複数の車両の位置情報と、前記複数の車両において取得された前記衛星特定手段により特定した衛星の位置情報とに基づいて、前記落雷の発生を予測する請求項１に記載の落雷発生予測システム。
3. 請求項１又は２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、
   前記落雷予測手段は、前記車両の位置情報と前記受信エラーに係る信号を発信した衛星の位置情報、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する送電事故発生予測システム。

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