JP2023050245A - 推定プログラム、推定装置、及び推定方法 - Google Patents

推定プログラム、推定装置、及び推定方法 Download PDF

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Abstract

Figure 2023050245000001
【課題】送電線に当たる風の風速と風向とを簡単に検出すること。
【解決手段】送電線に並行して設けられた光ファイバ複合架空地線から後方レイリー散乱光を取得し、後方レイリー散乱光に基づいて、光ファイバ複合架空地線の振動の複数の周波数の各々のスペクトル密度を特定し、スペクトル密度のうち、光ファイバ複合架空地線の固有振動数を含む第１の周波数帯域における第１のスペクトル密度に基づいて、送電線に当たる風の風速を推定し、スペクトル密度のうち、光ファイバ複合架空地線の固有振動数を含まない第２の周波数帯域における第２のスペクトル密度に基づいて、風の風向を推定する、処理をコンピュータに実行させるための推定プログラムによる。
【選択図】図３

Description

本発明は、推定プログラム、推定装置、及び推定方法に関する。
送電線の電力量を送電線の温度を監視しながらコントロールするダイナミックラインレーティングという方法が提案されている。ダイナミックラインレーティングを採用すると、リアルタイムに送電量がコントロールされるため、省エネルギ化を実現できる。送電線の温度は、送電線が曝される風の風速と風向に依存する。そのため、ダイナミックラインレーティングを実現するには、リアルタイムに風速と風向とを監視するのが望まれる。風向と風速とを監視するには、例えば送電線にセンサを設け、センサの測定データを有線で送信すればよい。しかしながら、送電線の近傍に生成されている高磁界や高電界によって測定データの送信が妨げられるおそれがある。また、送電線自体が数kmの距離にわたって敷設されているため、非常に多くのセンサを送電線に設ける必要があり、センサのメンテナンス性やコストに課題が生じる。
国際公開ＷＯ２０２０／１１６０３２号明細書 特開平７－１４０１６１号公報 特開平６－２１３９１１号公報 特開２００３－１８５７６２号公報
一側面によれば、送電線に当たる風の風速と風向とを簡単に検出することを目的とする。
一側面によれば、送電線に並行して設けられた光ファイバ複合架空地線から後方レイリー散乱光を取得し、前記後方レイリー散乱光に基づいて、前記光ファイバ複合架空地線の振動の複数の周波数の各々のスペクトル密度を特定し、前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の固有振動数を含む第１の周波数帯域における第１のスペクトル密度に基づいて、前記送電線に当たる風の風速を推定し、前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の前記固有振動数を含まない第２の周波数帯域における第２のスペクトル密度に基づいて、前記風の風向を推定する、処理をコンピュータに実行させるための推定プログラムが提供される。
一側面によれば、送電線に当たる風の風速と風向とを簡単に検出できる。
図１は、送電線とその周囲の模式図である。 図２は、本実施形態に係るシステムの模式図である。 図３（ａ）は、推定装置の全体構成を表す概略図であり、図３（ｂ）は、演算装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。 図４は、振動測定の原理について説明するための図である。 図５は、特定部が特定したスペクトル密度の模式図である。 図６は、OPGWに当たる風の風速と、OPGWの振動強度との関係を示す模式図である。 図７（ａ）、（ｂ）は、OPGWのひずみ速度と風向との関係を示す図である。 図８は、風速と風向とを推定するのに使用するOPGWのある位置での振動のスペクトル密度の模式図である。 図９は、関数fの関数形の一例について示す模式図である。 図１０は、風向の補正方法について示す模式図である。 図１１は、風向の補正方法について示す模式図である。 図１２は、送電線の温度を推定する方法について示す模式図である。 図１３は、本実施形態に係る推定方法のフローチャートである。 図１４は、ひずみ速度データの一例を示す模式図である。
本実施形態の説明に先立ち、本願発明者が検討した事項について説明する。
図１は、送電線とその周囲の模式図である。この例では、鉄塔１の間に送電線２が設けられており、更に送電線２に並行するようにOPGW(Optical fiber composite overhead Ground Wire: 光ファイバ複合架空地線)３が設けられている場合を例示している。
送電線２には、風速や風向を測定するためのセンサ５が設けられる。センサ５は、測定した風速や風向を含む測定データをデータ収集センタ６等に無線送信する。なお、風速や風向に加えて、電線温度や振動等をセンサ５が測定してもよい。
このようにセンサ５が測定した風速や風向に基づいて、データ収集センタ６では送電線２の温度を推定することができる。
しかしながら、送電線２に設置されるセンサ５は、高電界や高磁界に対して耐性が必要である。更に、外部からセンサ５に給電を行うのは困難であるため、センサ５に給電を行うための発電機構も必要となる。そのため、このように送電線２に設置できるセンサ５の種類は限られてしまう。しかも、送電線２は数kmの距離にわたって敷設されているため、非常に多くのセンサを送電線に設ける必要があり、センサのメンテナンス性やコストに課題が生じる。
（本実施形態）
図２は、本実施形態に係るシステムの模式図である。なお、図２において、図１と同じ要素には図１と同じ符号を付し、以下ではその説明を省略する。
このシステムは、送電線２に当たる風の風速と風向とを推定するシステムであって、推定装置１００を備える。
この例では、推定装置１００として光ファイバ振動測定システム（DAS: Distributed Acoustic Sensor）を用いる。DASは、OPGW３の光ファイバにパルス光を入射させてから後方レイリー散乱光が戻ってくるまでの時間や後方レイリー散乱光の位相差、強度に基づいて、光ファイバの伸縮による振動を算出するシステムである。
図３（ａ）は、推定装置１００の全体構成を表す概略図である。図３（ａ）で例示するように、推定装置１００は、測定機１０、演算装置２０などを備える。測定機１０は、レーザ１１、光サーキュレータ１２、検出器１３などを備える。演算装置２０は、取得部２１、生成部２２、特定部２３、風速推定部２４、風向推定部２５、補正部２６、温度推定部２７、及び記憶部２８を備える。
図３（ｂ）は、演算装置２０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図３（ｂ）で例示するように、演算装置２０は、CPU(Central Processing Unit)１０１、RAM(Random Access Memory)１０２、記憶装置１０３、インタフェース１０４などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。CPU１０１は、中央演算処理装置である。CPU１０１は、１以上のコアを含む。RAM１０２は、CPUＵ１０１が実行するプログラム、CPU１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ(SSD)、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。CPU１０１が記憶装置１０３に記憶されている推定プログラムを実行することによって、演算装置２０に、取得部２１、生成部２２、特定部２３、風速推定部２４、風向推定部２５、補正部２６、温度推定部２７、及び記憶部２８が実現される。なお、演算装置２０の各部は、専用の回路などのハードウェアであってもよい。
レーザ１１は、半導体レーザなどの光源であり、OPGW３の光ファイバ３０に対して所定の波長範囲のレーザ光を出射する。本実施形態においては、レーザ１１は、所定の時間間隔で光パルス（レーザパルス）を出射する。光サーキュレータ１２は、レーザ１１が出射した光パルスを振動測定対象の光ファイバ３０に導き、光ファイバ３０から戻ってきた後方散乱光を検出器１３に導く。
光ファイバ３０に入射した光パルスは、光ファイバ３０内を伝搬する。光パルスは、伝搬方向に進行する前方散乱光および帰還方向に進行する後方散乱光（戻り光）を生成しながら徐々に減衰して光ファイバ３０内を伝搬する。後方散乱光は、光サーキュレータ１２に再度入射する。光サーキュレータ１２に入射した後方散乱光は、検出器１３に対して出射される。検出器１３は、例えば、局部発信光との位相差を得るための受信機などである。
図４は、振動測定の原理について説明するための図である。図４で例示するように、レーザパルスが入射光として光ファイバ３０に入射される。後方散乱光のうち入射光と同じ周波数であるレイリー散乱光である戻り光のコヒーレント光が、振動により位相がずれて光サーキュレータ１２に戻ってくる。取得部２１は、この戻り光のコヒーレント光を取得する。生成部２２は、検出器１３の検出結果に基づいて、各サンプリング位置における、光ファイバ３０の伸縮により生じた位相差の時系列データ（以下、時系列位相データと称する。）を生成する。
記憶部２８は、生成部２２が作成した各サンプリング位置における時系列位相データを記憶する。サンプリング位置とは、光ファイバ３０の延伸方向において所定の間隔で定められた点または所定の間隔で定められた区画のことである。例えば、サンプリング位置とは、光ファイバ３０の延伸方向において、１．２５mごとに定められた点、または１．２５mごとに定められ１．２５m以下の長さを有する区画のことである。時系列位相データの各位相差は、各点で検出された位相差から得られたものであってもよく、各区画で検出された位相差の合計や平均から得られたものであってもよい。なお、光ファイバ３０の端部で散乱した戻り光が戻ってくる前に次のレーザパルスを発振すると、戻り光が混ざって正しい測定が行えなくなるので、レーザパルスの最小周期は測定する光ファイバの長さによって決定される。
各サンプリング位置における時系列位相データを用いて、振動測定を行うことができる。例えば、時系列位相データから、光ファイバ３０の各サンプリング位置が単位時間当たりどれだけ変位したのかを表す振動データを計算することができる。この手法は、自己干渉法として知られている。干渉させる光を局部発信光にする場合と、後方散乱光同士にする場合で測定する物理量が異なる。前者はひずみに相当する位相差であり、後者は時間的な差をとることでひずみ速度に対する位相差となる。生成部２２は、その位相差をレーザパルスの周期で取得することにより光ファイバ位置に対応した時系列のひずみ速度データに変換する。特定部２３は、このような時系列のひずみ速度データに基づいて、OPGW３の振動の複数の周波数の各々のスペクトル密度を特定する。
図５は、特定部２３が特定したスペクトル密度の模式図である。図５の横軸はOPGW３の振動の周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図５に示すように、スペクトル密度には複数のピークが存在する。これらのピークは、OPGW３の固有振動数に対応したピークである。
なお、OPGW３の固有振動数は、OPGW３の張力によって変わる。よって、鉄塔１のボルトが緩むとOPGW３の張力が変わり、OPGW３の固有振動数も変わる。また、OPGW３と鉄塔１とを接続するクリートと呼ばれる部品や、送電線２と鉄塔１とを接続するクランプ等が緩んでもOPGW３の張力が変わり、OPGW３の固有振動数も変わる。
図６は、OPGW３に当たる風の風速と、OPGW３の振動強度との関係を示す模式図である。
図６に示すように、風速と振動強度は非線形な関係にある。これは、OPGW３の近傍の渦が風速によって変化するためである。また、通常はOPGW３が加振されたときにOPGW３の固有振動数付近で共振するロックイン現象が起きるが、風速が強くなってロックイン現象が消失した場合にもこのような非線形な関係が得られる。
図７（ａ）、（ｂ）は、OPGW３のひずみ速度と風向との関係を示す図である。ここでは、OPGW３の延在方向Aと風が流れる方向との間の角度θ（０≦θ≦９０°）を風向として定義している。また、図７（ａ）、（ｂ）のいずれにおいても、風速vの大きさは同一である。
図７（ａ）、（ｂ）に示すように、ひずみ速度は風向θに大きく依存する。特に、風向θが９０°のときにOPGW３が最も強く振動し、逆に風向θが０°のときにOPGW３の振動が最も弱くなる。
図７（ａ）、（ｂ）では風速vの大きさを一定にして風向θを変えたが、これとは逆に風向θを一定にして風速vを変えると、固有振動数付近でのOPGW３の振動強度が強くなる。これは、風速vと固有振動数付近での振動強度とが強い相関を有するためである。
これを利用して、本実施形態では以下のようにして推定装置１００が風速と風向とを推定する。
図８は、風速と風向とを推定するのに使用するOPGW３のある位置での振動のスペクトル密度の模式図である。
図８に示すように、特定部２３は、OPGW３の固有振動数を含む第１の周波数帯域４１と、OPGW３の固有振動数を含まない第２の周波数帯域４２とにこのスペクトル密度を分ける。
前述のように、風速は、OPGW３の固有振動数付近での振動強度と強い相関を有する。そこで、風速推定部２４は、固有振動数を含む第１の周波数帯域４１におけるスペクトル密度に基づいて、OPGW３に並行する送電線２に当たる風の風速を推定する。
一例として、風速推定部２４は以下の式（１）に基づいて、図８のスペクトル密度を取得した位置での風速vを推定する。
ｖ＝f（X，θ） ・・・（１）
なお、fは、予め実験等により定めておいた関数である。また、Xは、第１の周波数帯域４１における第１のスペクトル密度である。そして、θは、図７（ａ）、（ｂ）で定義した風向である。風速推定部２４は、OPGW３の各位置における第１のスペクトル密度Xを利用することで、各々の位置の近くにある送電線２に当たる風の風速を式（１）から推定する。
図９は、関数fの関数形の一例について示す模式図である。この例では、風向θを固定したときに第１のスペクトル密度Xに対して風速vが線形に増大するような関数fを採用する。また、図７（ａ）、（ｂ）の結果を反映して、風速vを固定した場合は、風向θが大きいほど第１のスペクトル密度Xが大きくなる。
一方、風向θは、図７（ａ）、（ｂ）に示したようにひずみ速度に影響を与えるため、固有振動数を含まない第２の周波数帯域４２の第２のスペクトル密度Yと相関がある。そこで、風向推定部２５は、以下の式（２）に基づいて風向θ（０≦θ≦９０°）を推定する。
θ＝g（Y） ・・・（２）
なお、gは、予め実験等により定めておいた関数である。風向推定部２５は、OPGW３の各位置における第２のスペクトル密度Yを利用することで、各々の位置の近くにある送電線２に当たる風の風向を式（２）から推定する。
ところで、図７（ａ）、（ｂ）による風向θの定義では、風向θ、風向－θ、風向９０°－θ、風向－９０°＋θの全てにおいてひずみ速度が同一となる。そのため、式（２）により風向θを求めても、実際の風向がθ、－θ、９０°－θ、－９０°＋θのどれに相当するのかが分からない。
そこで、本実施形態では、例えばアメダス(AMeDAS：Automated Meteorological Data Acquisition System)が提供する風向データを利用して以下のように風向θを補正する。
図１０は、風向θの補正方法について示す模式図である。ここでは、取得部２１が、延在方向Aと風向との間の角度φ（０≦φ＜３６０°）を取得する。一例として、取得部２１は、風向を含むアメダスの情報を取得し、その情報から角度φを取得する。なお、OPGW３に風向センサを設け、その風向センサが測定した風向を角度φとして取得部２１が取得してもよい。
次いで、補正部２６が、以下のように風向θを補正する。
・a ０°≦φ≦９０°のとき
θ→θ
・b ９０°＜φ≦１８０°のとき
θ→１８０°－θ
・c １８０°＜φ≦２７０°のとき
θ→１８０°＋θ
・d ２７０°＜φ≦３６０°のとき
θ→３６０°－θ
これにより、補正前は０≦θ≦９０°の範囲にあった風向θを０≦θ＜３６０°の範囲に拡張することができる。
ところで、図６を参照して説明したように、風速とOPGW３の振動強度は非線形な関係にある。この非線形性に伴う風向θの補正方法について次に説明する。
図１１は、その補正方法について示す模式図である。風速が大きくなると、通常はOPGW３の振動強度も大きくなるため、図１１の（１）、（２）のようにロックイン現象によって固有振動数fn付近の振動強度も強くなり、かつ振動のピーク周波数fpが固有振動数fnに一致する。
しかし、風速がある程度大きくなると、ロックイン現象が発生しなくなるため、図１１の（３）のように振動のピーク周波数fpが固有振動数fnよりも大きくなり、かつ固有振動数fnにおけるスペクトル密度が低下する。
そこで、補正部２６は、このように風速の増大に伴って振動強度が減少する場合に、第１のスペクトル密度Xに対して振動強度の減少を補う補正をする。一例として、補正部２６は、以下の式（３）のように第１のスペクトル密度Xを補正する。
X→C(fp)*X・・・（３）
なお、C(fp)は、予め定めておいた補正関数である。関数C(fp)の形は実験等により最適化すればよい。一例として、ピーク周波数fpと固有振動数fnとの差が大きいほど大きくなるような関数を関数C(fp)として採用すればよい。更に、「*」は、畳み込みを示す演算子である。また、この場合は、風速推定部２４は以下の式（４）に従って風速vを推定することになる。
ｖ＝f（C(fp)*X，θ） ・・・（４）
ところで、上記のようにして送電線２に当たる風の風速と風向を推定できるが、ダイナミックラインレーティングを実現するには更に送電線２の温度も推定するのが好ましい。
図１２は、送電線の温度を推定する方法について示す模式図である。この例では、温度推定部２７が、上記のように推定した風速と風向とに基づいて送電線２の温度を推定する。その推定方法は特に限定されない。例えば、気温、日照量、風向、及び風速から送電線２の温度を求めるモデルを作成し、そのモデルに基づいて温度推定部２７が送電線２の温度を求めてもよい。この場合の気温と日照量については、これらを測定するためのセンサを送電線２に設けてセンサの出力値を使用してもよいし、送電線２の近隣のアメダスの情報に含まれる気温と日照量とを使用してもよい。更に、DASを利用した推定装置１００では送電線２の位置ごとに風向と風速を推定できるため、温度推定部２７が送電線２の位置ごとに温度を推定することにより、送電線２の延在方向に沿った温度分布を推定してもよい。
次に、本実施形態に係る推定方法について説明する。図１３は、本実施形態に係る推定方法のフローチャートである。
まず、取得部２１が、光ファイバ３０から出射したレイリー散乱光であるコヒーレント光を取得する（ステップＳ１１）。
次いで、生成部２２が、取得部２１が取得したレイリー散乱光に基づいて、光ファイバ３０の各位置における時系列のひずみ速度データを生成する（ステップＳ１２）。
図１４は、そのひずみ速度データの一例を示す模式図である。図１４に示すように、ひずみ速度データは、測定を開始してからの経過時間、光ファイバ３０の位置、及びひずみ速度（με/s）の各々を対応付けた情報である。
再び図１１を参照する。次に、特定部２３が、ひずみ速度データに対して任意の窓幅で短時間フーリエ変換を行うことにより各周波数におけるスペクトル密度を特定する（ステップＳ１３）。任意の窓幅は風向や風速を出力したい時間の窓幅である。
更に、特定部２３が、スペクトル密度から第１のスペクトル密度Xと第２のスペクトル密度Yとを特定する（ステップＳ１４）。
次いで、補正部２６が、図１１を参照して説明した方法に従って第１のスペクトル密度Xを補正する（ステップＳ１５）。
次に、風速推定部２４が、前述の式（４）を利用して、第１のスペクトル密度Xに基づいて風速を推定する（ステップＳ１６）。
続いて、風向推定部２５が、前述の式（２）を利用して、第２のスペクトル密度Yに基づいて風向を推定する（ステップＳ１７）。
次に、補正部２６が、図１０を参照して説明した方法に従って風向を補正する（ステップＳ１８）。
続いて、温度推定部２７が、図１２を参照して説明した方法に従って送電線２の温度を推定する（ステップＳ１９）。この後は、一定の時間が経過した後にステップＳ１１に戻る。以上により、本実施形態に係る推定方法の基本的な処理を終える。
上記した本実施形態によれば、推定装置１００としてDASを用いることで各スペクトル密度X、Yに基づいて風速や風向を推定することができる。そのため、風速や風向を測定するための多数のセンサを送電線２に設ける必要がなく、送電線２に当たる風の風速と風向とを簡単に検出することができる。
１…鉄塔、２…送電線、３…OPGW、５…センサ、６…データ収集センタ、１０…測定機１１…レーザ、１２…光サーキュレータ、１３…検出器、２０…演算装置、２１…取得部、２２…生成部、２３…特定部、２４…風速推定部、２５…風向推定部、２６…補正部、２７…温度推定部、２８…記憶部、３０…光ファイバ、４１…第１の周波数帯域、４２…第２の周波数帯域、１００…推定装置、１０３…記憶装置、１０４…インタフェース。

Claims (7)

  1. 送電線に並行して設けられた光ファイバ複合架空地線から後方レイリー散乱光を取得し、
    前記後方レイリー散乱光に基づいて、前記光ファイバ複合架空地線の振動の複数の周波数の各々のスペクトル密度を特定し、
    前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の固有振動数を含む第１の周波数帯域における第１のスペクトル密度に基づいて、前記送電線に当たる風の風速を推定し、
    前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の前記固有振動数を含まない第２の周波数帯域における第２のスペクトル密度に基づいて、前記風の風向を推定する、
    処理をコンピュータに実行させるための推定プログラム。
  2. 前記固有振動数における振動強度が前記風速の増大に伴って減少する場合に、前記第１のスペクトル密度に対して、前記減少を補う補正をする、
    処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１に記載の推定プログラム。
  3. 前記風向を推定する処理において、第１の方向と前記風向との間の第１の角度θを０≦θ≦９０°の範囲で推定し、
    前記第１の方向と前記風向との間の角度であって、０≦φ＜３６０°の範囲にある第２の角度φを取得し、
    前記第２の角度φの値に応じて前記第１の角度θを補正する、
    処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１に記載の推定プログラム。
  4. ０°≦φ≦９０°のときには前記第１の角度θを補正せず、
    ９０°＜φ≦１８０°のときには前記第１の角度θを１８０°－θに補正し、
    １８０°＜φ≦２７０°のときには前記第１の角度θを１８０°＋θに補正し、
    ２７０°＜φ≦３６０°のときには前記第１の角度θを３６０°－θに補正することを特徴とする請求項３に記載の推定プログラム。
  5. 前記推定した風向と前記推定した風速とに基づいて前記送電線の温度を推定する処理を前記コンピュータに実行させるための請求項１に記載の推定プログラム。
  6. 送電線に並行して設けられた光ファイバ複合架空地線から後方レイリー散乱光を取得する取得部と、
    前記後方レイリー散乱光に基づいて、前記光ファイバ複合架空地線の振動の複数の周波数の各々のスペクトル密度をする特定部と、
    前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の固有振動数を含む第１の周波数帯域における第１のスペクトル密度に基づいて、前記送電線に当たる風の風速を推定する風速推定部と、
    前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の前記固有振動数を含まない第２の周波数帯域における第２のスペクトル密度に基づいて、前記風の風向を推定する風向推定部と、
    を有することを特徴とする推定方法。
  7. 送電線に並行して設けられた光ファイバ複合架空地線から後方レイリー散乱光を取得し、
    前記後方レイリー散乱光に基づいて、前記光ファイバ複合架空地線の振動の複数の周波数の各々のスペクトル密度を特定し、
    前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の固有振動数を含む第１の周波数帯域における第１のスペクトル密度に基づいて、前記送電線に当たる風の風速を推定し、
    前記スペクトル密度のうち、前記光ファイバ複合架空地線の前記固有振動数を含まない第２の周波数帯域における第２のスペクトル密度に基づいて、前記風の風向を推定する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
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