JP3172647B2 - 送電線雪害予測方法及び装置 - Google Patents
送電線雪害予測方法及び装置Info
- Publication number
- JP3172647B2 JP3172647B2 JP520795A JP520795A JP3172647B2 JP 3172647 B2 JP3172647 B2 JP 3172647B2 JP 520795 A JP520795 A JP 520795A JP 520795 A JP520795 A JP 520795A JP 3172647 B2 JP3172647 B2 JP 3172647B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- snow
- snowfall
- transmission line
- temperature
- amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 23
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 32
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 20
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 13
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000035508 accumulation Effects 0.000 description 33
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 241000533950 Leucojum Species 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、送電線への着雪量の推
定に基づき雪害を予測する送電線雪害予測方法及び装置
に係り、特に、気温の誤差に左右されにくい送電線雪害
予測方法及び装置に関するものである。
定に基づき雪害を予測する送電線雪害予測方法及び装置
に係り、特に、気温の誤差に左右されにくい送電線雪害
予測方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】送電線は苛酷な自然環境に晒されてお
り、種々の自然災害を被る危険がある。特に、冬期の降
雪時には送電線への着雪により送電線の荷重が過大とな
って断線事故或いは鉄塔倒壊事故に至ることもある。従
って、降雪時の送電線の着雪量を定量的に推定すること
が事故の未然防止の観点から極めて重要である。
り、種々の自然災害を被る危険がある。特に、冬期の降
雪時には送電線への着雪により送電線の荷重が過大とな
って断線事故或いは鉄塔倒壊事故に至ることもある。従
って、降雪時の送電線の着雪量を定量的に推定すること
が事故の未然防止の観点から極めて重要である。
【０００３】着雪量の推定を、気温、風速、降水量等の
気象データを基に行うために、以下のような様々な着雪
量推定式が提案されている。
気象データを基に行うために、以下のような様々な着雪
量推定式が提案されている。
【０００４】１）アドミラートの式 P.Admirat 他によ
る「日本とフランスでの実例に基づく雪堆積モデルの測
定；１９８８年９月構造物の大気による着氷に関する第
４回国際会議」 ２）エルビックの式 M.Ervik 他による「実験室と実地
の観測へ応用される伝送線路の着氷のための広範囲測定
モデル；１９８８年９月構造物の大気による着氷に関す
る第４回国際会議」 ３）マッコネンの式 Makkonenによる「構造物上での湿
った雪の成長の概算；寒冷地科学技術」 ４）坂本の式 電力中央研究所、坂本による。
る「日本とフランスでの実例に基づく雪堆積モデルの測
定；１９８８年９月構造物の大気による着氷に関する第
４回国際会議」 ２）エルビックの式 M.Ervik 他による「実験室と実地
の観測へ応用される伝送線路の着氷のための広範囲測定
モデル；１９８８年９月構造物の大気による着氷に関す
る第４回国際会議」 ３）マッコネンの式 Makkonenによる「構造物上での湿
った雪の成長の概算；寒冷地科学技術」 ４）坂本の式 電力中央研究所、坂本による。
【０００５】一方、雪害の予測を行うためのニューラル
ネットが提案されている。即ち、過去の雪害の事例にお
ける気象データを用いて、ニューラルネットに気象デー
タを入力すれば「事故有り」または「事故無し」の事象
を出力するようにニューラルネットを学習させる。この
ニューラルネットに対して気象予報データを入力すれ
ば、「事故有り」または「事故無し」のいずれかの事象
に分類して予測することができる。
ネットが提案されている。即ち、過去の雪害の事例にお
ける気象データを用いて、ニューラルネットに気象デー
タを入力すれば「事故有り」または「事故無し」の事象
を出力するようにニューラルネットを学習させる。この
ニューラルネットに対して気象予報データを入力すれ
ば、「事故有り」または「事故無し」のいずれかの事象
に分類して予測することができる。
【０００６】また、ニューラルネットが「事故有り」の
判断し、かつ上記着雪量推定式により算出された推定着
雪量が所定値を越えたときに警報を出すようにするシス
テムが考案されている。
判断し、かつ上記着雪量推定式により算出された推定着
雪量が所定値を越えたときに警報を出すようにするシス
テムが考案されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところで、送電線への
着雪率は、ある特定の温度で最大になることが、風洞実
験等により推定されている。しかし、前記した推定着雪
量の式のうち、アドミラートの式及びマッコネンの式で
は着雪量が気温に全く依存しない。また、エルビックの
式では、着雪量が気温に対して直線的に増加する。一
方、坂本の式は、気温の変化に対する着雪量の変化が風
洞実験等の結果をよく反映している。
着雪率は、ある特定の温度で最大になることが、風洞実
験等により推定されている。しかし、前記した推定着雪
量の式のうち、アドミラートの式及びマッコネンの式で
は着雪量が気温に全く依存しない。また、エルビックの
式では、着雪量が気温に対して直線的に増加する。一
方、坂本の式は、気温の変化に対する着雪量の変化が風
洞実験等の結果をよく反映している。
【０００８】しかし、坂本の式には、気温が少し変化す
るだけで着雪量が大きく違ってくるという傾向がある。
一般に、雪害の予測に用いる気象予報データは、真の気
象データに対し、ある程度の誤差を有するものである。
従って、坂本の式を用いると、誤差により計算結果が大
きく変わってしまい、予測精度が悪くなるという欠点が
生じる。
るだけで着雪量が大きく違ってくるという傾向がある。
一般に、雪害の予測に用いる気象予報データは、真の気
象データに対し、ある程度の誤差を有するものである。
従って、坂本の式を用いると、誤差により計算結果が大
きく変わってしまい、予測精度が悪くなるという欠点が
生じる。
【０００９】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、気温の誤差に左右されにくい送電線雪害予測方法及
び装置を提供することにある。
し、気温の誤差に左右されにくい送電線雪害予測方法及
び装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の方法は、気温、風速、降水量等の気象予報デ
ータから送電線への着雪量を推定する着雪量推定計算式
を用い、この推定着雪量に基づき雪害の有無を予測する
送電線雪害予測方法において、上記気象予報データの気
温について予め誤差の確率密度関数を設定しておき、与
えられた気象予報データの気温に対し任意の誤差を付加
した複数の気温をそれぞれ上記着雪量推定計算式に代入
して複数の着雪量を計算し、これらの着雪量に確率密度
関数を重み付けした加重平均を求めて推定着雪量とする
ものである。
に本発明の方法は、気温、風速、降水量等の気象予報デ
ータから送電線への着雪量を推定する着雪量推定計算式
を用い、この推定着雪量に基づき雪害の有無を予測する
送電線雪害予測方法において、上記気象予報データの気
温について予め誤差の確率密度関数を設定しておき、与
えられた気象予報データの気温に対し任意の誤差を付加
した複数の気温をそれぞれ上記着雪量推定計算式に代入
して複数の着雪量を計算し、これらの着雪量に確率密度
関数を重み付けした加重平均を求めて推定着雪量とする
ものである。
【００１１】また、本発明の装置は、気温、風速、降水
量等の気象予報データから送電線への着雪量を推定する
着雪量推定計算回路を有し、この推定着雪量に基づき雪
害の有無を予測する送電線雪害予測装置において、上記
気象予報データの気温について予め誤差の確率密度関数
が設定され、与えられた気象予報データの気温に対し任
意の誤差を付加した複数の気温をそれぞれ上記着雪量推
定計算式に代入して複数の着雪量を計算する統計処理装
置と、これらの着雪量に確率密度関数を重み付けした加
重平均を求めて推定着雪量とする累計回路とを設けたも
のである。
量等の気象予報データから送電線への着雪量を推定する
着雪量推定計算回路を有し、この推定着雪量に基づき雪
害の有無を予測する送電線雪害予測装置において、上記
気象予報データの気温について予め誤差の確率密度関数
が設定され、与えられた気象予報データの気温に対し任
意の誤差を付加した複数の気温をそれぞれ上記着雪量推
定計算式に代入して複数の着雪量を計算する統計処理装
置と、これらの着雪量に確率密度関数を重み付けした加
重平均を求めて推定着雪量とする累計回路とを設けたも
のである。
【００１２】上記気象予報データの気温の誤差が正規分
布に従うものとして上記確率密度関数を設定してもよ
い。
布に従うものとして上記確率密度関数を設定してもよ
い。
【００１３】上記確率密度関数を付加する誤差の総数に
対し規格化し、各着雪量に確率密度関数を重み付けして
累計することにより加重平均を得てもよい。
対し規格化し、各着雪量に確率密度関数を重み付けして
累計することにより加重平均を得てもよい。
【００１４】上記確率密度関数を付加する誤差の総数を
少なくとも１０個とし、正の誤差と負の誤差とを均等に
設けてもよい。
少なくとも１０個とし、正の誤差と負の誤差とを均等に
設けてもよい。
【００１５】上記着雪量推定計算に用いる気温が０〜２
℃、０℃以下、２℃以上のいずれであるか判定し、気温
が０〜２℃であればそのまま着雪量を計算し、気温が０
℃以下であれば雪が送電線に付着するかどうかを判定し
てから着雪量を計算し、気温が２℃以上であれば着雪量
を計算した後に落雪があるかどうかを判定してもよい。
℃、０℃以下、２℃以上のいずれであるか判定し、気温
が０〜２℃であればそのまま着雪量を計算し、気温が０
℃以下であれば雪が送電線に付着するかどうかを判定し
てから着雪量を計算し、気温が２℃以上であれば着雪量
を計算した後に落雪があるかどうかを判定してもよい。
【００１６】上記雪が送電線に付着するかどうかの判定
は、既に雪が送電線に付着しているか、又は風速３ｍ／
ｓ以下であれば付着する、そうでなければ付着しないと
判定し、上記落雪があるかどうかの判定は、雪の含水率
が５０％以上であれば落雪があるものとし、５０％未満
であれば落雪がないものとしてもよい。
は、既に雪が送電線に付着しているか、又は風速３ｍ／
ｓ以下であれば付着する、そうでなければ付着しないと
判定し、上記落雪があるかどうかの判定は、雪の含水率
が５０％以上であれば落雪があるものとし、５０％未満
であれば落雪がないものとしてもよい。
【００１７】上記気象データを基にニューラルネットに
よって雪害の有無を予測し、この予測結果と上記推定着
雪量に基づく雪害の有無の予測とから警報を行うか否か
を判定してもよい。
よって雪害の有無を予測し、この予測結果と上記推定着
雪量に基づく雪害の有無の予測とから警報を行うか否か
を判定してもよい。
【００１８】
【作用】前記したように、雪害の予測に用いる気象予報
データの気温は、真の気温に対し、ある程度の誤差を有
する。この真の気温に対する気象予報データの気温の誤
差は、なんらかの誤差分布に従うと考えられる。そこ
で、誤差の大きさと、その大きさの誤差が現れる確率と
の関係を確率密度関数で表すことができる。逆に、気象
予報データの気温が与えられたとき、真の気温がある大
きさの誤差で存在する確率は確率密度関数に従う。
データの気温は、真の気温に対し、ある程度の誤差を有
する。この真の気温に対する気象予報データの気温の誤
差は、なんらかの誤差分布に従うと考えられる。そこ
で、誤差の大きさと、その大きさの誤差が現れる確率と
の関係を確率密度関数で表すことができる。逆に、気象
予報データの気温が与えられたとき、真の気温がある大
きさの誤差で存在する確率は確率密度関数に従う。
【００１９】本発明の方法及び構成にあっては、気象予
報データの気温について予め誤差の確率密度関数を設定
しておく。与えられた気象予報データの気温に対し任意
の誤差を付加した複数の気温をそれぞれ着雪量推定計算
式に代入して複数の着雪量を計算すると、それぞれの着
雪量が真の着雪量である確率は確率密度関数に従う。こ
れらの着雪量に確率密度関数を重み付けした加重平均は
真の着雪量の期待値であり、この期待値を推定着雪量と
することで、気温の誤差が直接的に着雪量推定計算結果
に与える変化を緩和することができる。即ち、気温の誤
差に左右されにくい雪害予測が可能となる。
報データの気温について予め誤差の確率密度関数を設定
しておく。与えられた気象予報データの気温に対し任意
の誤差を付加した複数の気温をそれぞれ着雪量推定計算
式に代入して複数の着雪量を計算すると、それぞれの着
雪量が真の着雪量である確率は確率密度関数に従う。こ
れらの着雪量に確率密度関数を重み付けした加重平均は
真の着雪量の期待値であり、この期待値を推定着雪量と
することで、気温の誤差が直接的に着雪量推定計算結果
に与える変化を緩和することができる。即ち、気温の誤
差に左右されにくい雪害予測が可能となる。
【００２０】気象予報データの気温の誤差は正規分布に
従うものと考えられる。そこで、設定する確率密度関数
には正規分布を表す確率密度関数を用いる。正規分布に
よれば、誤差ｘとなる確率ψは、標準偏差ｓ、平均値ｍ
のとき、
従うものと考えられる。そこで、設定する確率密度関数
には正規分布を表す確率密度関数を用いる。正規分布に
よれば、誤差ｘとなる確率ψは、標準偏差ｓ、平均値ｍ
のとき、
【００２１】
【数１】
【００２２】で表される。
【００２３】正規分布を用いた場合の推定着雪量の計算
は、以下のようになる。
は、以下のようになる。
【００２４】まず、任意のｎ個の誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・
・，ｘｎを設定し、式（１）によって確率密度ψ1 ，ψ
2 ，・・，ψｎを計算する。標準偏差ｓ、平均値ｍは、
事前に計算しておいたものである。
・，ｘｎを設定し、式（１）によって確率密度ψ1 ，ψ
2 ，・・，ψｎを計算する。標準偏差ｓ、平均値ｍは、
事前に計算しておいたものである。
【００２５】次に、気象予報データの気温Ｔ0 に対し
て、誤差を付加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ
＋ｘｎを求め、これらの温度を着雪量推定計算式に代入
して着雪量ｗ1 ，ｗ2 ，・・，ｗｎを計算する。式
（２）に示すように、これらの着雪量に確率密度関数を
重み付けし、平均すると、求める着雪量Ｗとなる。
て、誤差を付加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ
＋ｘｎを求め、これらの温度を着雪量推定計算式に代入
して着雪量ｗ1 ，ｗ2 ，・・，ｗｎを計算する。式
（２）に示すように、これらの着雪量に確率密度関数を
重み付けし、平均すると、求める着雪量Ｗとなる。
【００２６】
【数２】
【００２７】確率密度関数を付加する誤差の総数に対し
規格化しておく。即ち、付加する誤差の確率を総和する
と１になるようにしておく。各着雪量に確率密度関数を
重み付けして累計していけば、全ての誤差について累計
したところで加重平均が得られる。
規格化しておく。即ち、付加する誤差の確率を総和する
と１になるようにしておく。各着雪量に確率密度関数を
重み付けして累計していけば、全ての誤差について累計
したところで加重平均が得られる。
【００２８】確率密度関数を付加する誤差の総数は、少
なすぎると信頼性にかかわる。反面、あまり多すぎると
計算量が多くなり煩わしい。誤差の総数を少なくとも１
０個とすれば、必要な信頼性が得られる。また、誤差の
分布は正負で対称性を有すると考えられる。そこで、正
の誤差と負の誤差とを均等に設ける。
なすぎると信頼性にかかわる。反面、あまり多すぎると
計算量が多くなり煩わしい。誤差の総数を少なくとも１
０個とすれば、必要な信頼性が得られる。また、誤差の
分布は正負で対称性を有すると考えられる。そこで、正
の誤差と負の誤差とを均等に設ける。
【００２９】一般に、送電線への着雪量は、気温が０〜
２℃のとき最大であり、この温度条件において上記着雪
量推定計算式がそのまま成立する。気温が０℃以下又は
２℃以上では着雪しにくい条件又は着雪した雪が落雪す
る条件が加わる。そこで、気温が０〜２℃、０℃以下、
２℃以上の場合に別けてその気温条件に応じた着雪量推
定を行うのがよい。まず、着雪量推定計算に用いる気温
が０〜２℃、０℃以下、２℃以上のいずれであるか判定
する。気温が０〜２℃であればそのまま着雪量を計算す
ればよい。気温が０℃以下であれば雪が送電線に付着す
るかどうかを判定してから着雪量を計算する。また、気
温が２℃以上であれば着雪量を計算した後に落雪がある
かどうかを判定する。
２℃のとき最大であり、この温度条件において上記着雪
量推定計算式がそのまま成立する。気温が０℃以下又は
２℃以上では着雪しにくい条件又は着雪した雪が落雪す
る条件が加わる。そこで、気温が０〜２℃、０℃以下、
２℃以上の場合に別けてその気温条件に応じた着雪量推
定を行うのがよい。まず、着雪量推定計算に用いる気温
が０〜２℃、０℃以下、２℃以上のいずれであるか判定
する。気温が０〜２℃であればそのまま着雪量を計算す
ればよい。気温が０℃以下であれば雪が送電線に付着す
るかどうかを判定してから着雪量を計算する。また、気
温が２℃以上であれば着雪量を計算した後に落雪がある
かどうかを判定する。
【００３０】気温が０℃以下のときには、すでに着雪が
起きていれば着雪量は多い（着雪量推定計算どおりであ
る）が、着雪が起きていなければ着雪量は少ないと判断
できる。また、風速が小さければ着雪量は多いが、風速
が大きければ着雪量は少ないと判断できる。そこで、既
に雪が送電線に付着しているか、又は風速３ｍ／ｓ以下
であれば付着する、そうでなければ付着しないと判定
し、それから着雪量を計算する。
起きていれば着雪量は多い（着雪量推定計算どおりであ
る）が、着雪が起きていなければ着雪量は少ないと判断
できる。また、風速が小さければ着雪量は多いが、風速
が大きければ着雪量は少ないと判断できる。そこで、既
に雪が送電線に付着しているか、又は風速３ｍ／ｓ以下
であれば付着する、そうでなければ付着しないと判定
し、それから着雪量を計算する。
【００３１】気温が２℃以上のときには、雪中の含水率
によって落雪の有無が判断できる。そこで、雪の含水率
が５０％以上であれば落雪があるものとし、５０％未満
であれば落雪がないものとする。落雪が起きていれば先
に求めた着雪量は消去され、落雪が起きていなければ着
雪量は保存されることになる。
によって落雪の有無が判断できる。そこで、雪の含水率
が５０％以上であれば落雪があるものとし、５０％未満
であれば落雪がないものとする。落雪が起きていれば先
に求めた着雪量は消去され、落雪が起きていなければ着
雪量は保存されることになる。
【００３２】前記したように気象データを基にニューラ
ルネットによって雪害の有無を予測することができる。
この予測結果と上記推定着雪量に基づく雪害の有無の予
測とを組み合わせて警報を行うか否かを判定することに
より、警報の信頼性がいっそう向上する。
ルネットによって雪害の有無を予測することができる。
この予測結果と上記推定着雪量に基づく雪害の有無の予
測とを組み合わせて警報を行うか否かを判定することに
より、警報の信頼性がいっそう向上する。
【００３３】
【実施例】以下本発明の一実施例を添付図面に基づいて
詳述する。
詳述する。
【００３４】本発明の送電線雪害予測装置は、気温、風
速、降水量等の気象予報データから送電線への着雪量を
推定する着雪量推定計算回路を有し、この推定着雪量に
基づき雪害の有無を予測することができる。また、気象
予報データの気温について予め誤差の確率密度関数が設
定され、与えられた気象予報データの気温に対し任意の
誤差を付加した複数の気温をそれぞれ上記着雪量推定計
算式に代入して複数の着雪量を計算する統計処理装置
と、これらの着雪量に確率密度関数を重み付けした加重
平均を求めて推定着雪量とする累計回路とが設けられて
いる。
速、降水量等の気象予報データから送電線への着雪量を
推定する着雪量推定計算回路を有し、この推定着雪量に
基づき雪害の有無を予測することができる。また、気象
予報データの気温について予め誤差の確率密度関数が設
定され、与えられた気象予報データの気温に対し任意の
誤差を付加した複数の気温をそれぞれ上記着雪量推定計
算式に代入して複数の着雪量を計算する統計処理装置
と、これらの着雪量に確率密度関数を重み付けした加重
平均を求めて推定着雪量とする累計回路とが設けられて
いる。
【００３５】一例として図１に示した送電線のための雪
害警報システムは、外部からの気象現況や気象予報から
なる気象データを受信するデータ受信装置１と、式
（１）の計算をする統計処理回路２と、気象データの気
温が０〜２℃、２℃以上、０℃以下のいずれであるか判
定する気温判定回路３と、この気温判定回路３の０〜２
℃の出力によって駆動され、そのときの着雪量を計算す
る着雪量計算回路５ａと、気温判定回路３の２℃以上の
出力によって駆動され、そのときの含水率を計算する含
水率計算回路６及び着雪量を計算する着雪量計算回路５
ｂ及びこの着雪量と含水率とから落雪を判定する落雪判
定回路７と、気温判定回路３の０℃以下の出力によって
駆動され、そのときの雪の付着を判定する乾雪付着判定
回路４及び着雪量を計算する着雪量計算回路５ｃと、式
（２）の計算をする着雪量累計回路８と、気象データを
入力としてニューラルネットの計算を行うニューラルネ
ット計算回路９と、着雪量累計回路８の出力及びニュー
ラルネットの出力に応じて警報を出すか否かを判定する
警報判定装置１０とを備えている。
害警報システムは、外部からの気象現況や気象予報から
なる気象データを受信するデータ受信装置１と、式
（１）の計算をする統計処理回路２と、気象データの気
温が０〜２℃、２℃以上、０℃以下のいずれであるか判
定する気温判定回路３と、この気温判定回路３の０〜２
℃の出力によって駆動され、そのときの着雪量を計算す
る着雪量計算回路５ａと、気温判定回路３の２℃以上の
出力によって駆動され、そのときの含水率を計算する含
水率計算回路６及び着雪量を計算する着雪量計算回路５
ｂ及びこの着雪量と含水率とから落雪を判定する落雪判
定回路７と、気温判定回路３の０℃以下の出力によって
駆動され、そのときの雪の付着を判定する乾雪付着判定
回路４及び着雪量を計算する着雪量計算回路５ｃと、式
（２）の計算をする着雪量累計回路８と、気象データを
入力としてニューラルネットの計算を行うニューラルネ
ット計算回路９と、着雪量累計回路８の出力及びニュー
ラルネットの出力に応じて警報を出すか否かを判定する
警報判定装置１０とを備えている。
【００３６】統計処理回路２は、気象予報データの気温
について予め正規分布に従う誤差の確率密度関数が設定
してあり、任意のｎ個の誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・・，ｘｎを
設定し、式（１）によって確率密度ψ1 ，ψ2 ，・・，
ψｎを計算し、さらに気象予報データの気温Ｔ0 に対し
て、誤差を付加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ
＋ｘｎを求めるようになっている。気温判定回路３は、
誤差を付加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ＋ｘ
ｎを３系統の回路に仕分ける働きをする。
について予め正規分布に従う誤差の確率密度関数が設定
してあり、任意のｎ個の誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・・，ｘｎを
設定し、式（１）によって確率密度ψ1 ，ψ2 ，・・，
ψｎを計算し、さらに気象予報データの気温Ｔ0 に対し
て、誤差を付加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ
＋ｘｎを求めるようになっている。気温判定回路３は、
誤差を付加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ＋ｘ
ｎを３系統の回路に仕分ける働きをする。
【００３７】この実施例では、着雪量計算回路５ａ、５
ｂ、５ｃはいずれも着雪量推定式として坂本の式を用い
た回路であり、その式（３）は、
ｂ、５ｃはいずれも着雪量推定式として坂本の式を用い
た回路であり、その式（３）は、
【００３８】
【数３】
【００３９】で示される。
【００４０】ここで、ｗ ；着雪量（ｇ／ｃｍ） Ｔ ；気温（℃） Ｖ ；風速（ｍ／ｓ） Ｐｎｔ ；ｔ時間中の有効降水強度 である。
【００４１】次に、含水率の計算式は、実験によって求
められたものであり、その式（４）は、
められたものであり、その式（４）は、
【００４２】
【数４】
【００４３】ここで、ＬＷＣ；含水率 Ｄ ；着雪外径（ｃｍ） Ｄ0 ；電線外径（ｃｍ） Ｈ ；湿度（％） Ｉ ；負荷電流（Ａ） Ｒ ；電気抵抗（Ω） α0 ；初期含水率 θ ；電線と風向とのなす角 ω ；雪片の落下速度（ｃｍ） γ ；０．０４Ｔ2 である。
【００４４】着雪量計算回路５ａにあっては、気温が０
〜２℃のとき式（３）により着雪量を計算するようにな
っている。含水率計算回路６及び着雪量計算回路５ｂ及
び落雪判定回路７にあっては、気温が２℃以上のとき式
（４）で含水率を求め、含水率が５０％以上であれば落
雪があったものとして着雪量をゼロとし、含水率が５０
％未満であれば気温を２℃として式（３）により着雪量
を計算するようになっている。乾雪付着判定回路４及び
着雪量計算回路５ｃにあっては、気温が０℃以下のと
き、既に電線に着雪しているか、風速が３ｍ／ｓ以下で
あるかを判定し、上記のいずれかであれば気温を０℃と
して式（３）により着雪量を計算し、そうでなければ着
雪量をゼロとするようになっている。着雪量累計回路８
は上記３系統の回路で得られた出力を重み付けして累計
するようになっている。
〜２℃のとき式（３）により着雪量を計算するようにな
っている。含水率計算回路６及び着雪量計算回路５ｂ及
び落雪判定回路７にあっては、気温が２℃以上のとき式
（４）で含水率を求め、含水率が５０％以上であれば落
雪があったものとして着雪量をゼロとし、含水率が５０
％未満であれば気温を２℃として式（３）により着雪量
を計算するようになっている。乾雪付着判定回路４及び
着雪量計算回路５ｃにあっては、気温が０℃以下のと
き、既に電線に着雪しているか、風速が３ｍ／ｓ以下で
あるかを判定し、上記のいずれかであれば気温を０℃と
して式（３）により着雪量を計算し、そうでなければ着
雪量をゼロとするようになっている。着雪量累計回路８
は上記３系統の回路で得られた出力を重み付けして累計
するようになっている。
【００４５】警報判定装置１０は、着雪量累計回路８か
らの推定着雪量計算値がある設定値以上で、かつニュー
ラルネット計算回路９が「事故有り」と判定した場合、
警報を発生するようになっている。
らの推定着雪量計算値がある設定値以上で、かつニュー
ラルネット計算回路９が「事故有り」と判定した場合、
警報を発生するようになっている。
【００４６】次に実施例の作用を述べる。
【００４７】データの流れに沿って動作を説明すると、
まず、データ受信装置１で受信した気温、風速、降水量
等の気象データが統計処理回路２とニューラルネット計
算回路９とに渡される。統計処理回路２では気象データ
中の気温Ｔに対してｎ個の誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・・，ｘｎ
を設定する。なお、個数ｎは１０以上であることが望ま
しい。また、誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・・，ｘｎは正の誤差と
負の誤差とが均等にあるのが適切である。次に、統計処
理回路２で、各誤差に対して式（１）によって確率密度
ψ1 ，ψ2 ，・・，ψｎを計算する。そして、誤差を付
加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ＋ｘｎを気温
判定回路３で３系統の回路に仕分けて供給する。各系統
において、着雪の条件を考慮し、着雪量計算回路５ａ，
５ｂ，５ｃで、着雪量ｗ1 ，ｗ2 ，・・，ｗｎを計算す
る。着雪量累計回路８では、３系統の回路で得られた出
力が重み付けされて累計され、ｎ個の着雪量について累
計しおわると、推定着雪量Ｗが得られる。
まず、データ受信装置１で受信した気温、風速、降水量
等の気象データが統計処理回路２とニューラルネット計
算回路９とに渡される。統計処理回路２では気象データ
中の気温Ｔに対してｎ個の誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・・，ｘｎ
を設定する。なお、個数ｎは１０以上であることが望ま
しい。また、誤差ｘ1 ，ｘ2 ，・・，ｘｎは正の誤差と
負の誤差とが均等にあるのが適切である。次に、統計処
理回路２で、各誤差に対して式（１）によって確率密度
ψ1 ，ψ2 ，・・，ψｎを計算する。そして、誤差を付
加した気温Ｔ＋ｘ1 ，Ｔ＋ｘ2 ，・・，Ｔ＋ｘｎを気温
判定回路３で３系統の回路に仕分けて供給する。各系統
において、着雪の条件を考慮し、着雪量計算回路５ａ，
５ｂ，５ｃで、着雪量ｗ1 ，ｗ2 ，・・，ｗｎを計算す
る。着雪量累計回路８では、３系統の回路で得られた出
力が重み付けされて累計され、ｎ個の着雪量について累
計しおわると、推定着雪量Ｗが得られる。
【００４８】一方、ニューラルネット計算回路９では、
過去の雪害事故発生時の気象データによって学習したニ
ューラルネットにより、被害発生の危険の有無を判定す
る。警報判定装置１０は、着雪量累計回路８からの推定
着雪量計算値がある設定値以上で、かつニューラルネッ
ト９が「事故有り」と判定した場合、警報を発生する。
過去の雪害事故発生時の気象データによって学習したニ
ューラルネットにより、被害発生の危険の有無を判定す
る。警報判定装置１０は、着雪量累計回路８からの推定
着雪量計算値がある設定値以上で、かつニューラルネッ
ト９が「事故有り」と判定した場合、警報を発生する。
【００４９】なお、本実施例では気象予報データの気温
について統計処理したが、気温以外の予報気象データ
（風速、降水量）に適用してもよい。
について統計処理したが、気温以外の予報気象データ
（風速、降水量）に適用してもよい。
【００５０】
【発明の効果】本発明は次の如き優れた効果を発揮す
る。
る。
【００５１】（１）坂本の式のように気温が少し変化す
るだけで着雪量が大きく違ってくる式を用いる場合で
も、気温の誤差に左右されにくい、即ち、確度の高い雪
害予測が可能となる。
るだけで着雪量が大きく違ってくる式を用いる場合で
も、気温の誤差に左右されにくい、即ち、確度の高い雪
害予測が可能となる。
【図１】本発明の一実施例を示す雪害警報システムのブ
ロック図である。
ロック図である。
２ 統計処理回路 ３ 気温判定回路 ４ 乾雪付着判定回路 ５ａ，５ｂ，５ｃ 着雪量計算回路 ６ 含水率計算回路 ７ 落雪判定回路 ８ 着雪量累計回路 ９ ニューラルネット計算回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 伊地知 良雄 茨城県日立市日高町５丁目１番１号 日 立電線株式会社オプトロシステム研究所 内 (56)参考文献 特開 平６−105428（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−167966（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−197708（ＪＰ，Ａ) 特許2875944（ＪＰ，Ｂ２) 特許3034167（ＪＰ，Ｂ２) 山本敏行、金丸公春、狩野均、伊地知 良雄、近野好文、“ニューラルネットを 利用した送電線着雪情報判定手法”、電 気学会論文誌Ｂ、社団法人電気学会、平 成４年、第112巻、第７号、ｐ．585− 592 飯田健二、金丸公春、伊地知良雄、北 川博朗、近野好文、“ユーラルネットを 利用した送電線雪害警報システムの試験 運用評価”、平成６年電気学会電力・エ ネルギー部門大会論文集（論文２）、社 団法人電気学会、平成６年、第５巻、第 ２号、ｐ．620−621 立崎修二、坂本雄吉、水島和夫、河西 清一、山田久栄、島田喜弘、“送電線の 着雪予報システムの開発”、電力中央研 究所狛江研究所報告、社団法人電力中央 研究所、平成元年、第Ｔ89001号、ｐ. １−31 崔圭享、西谷健一、長谷川淳、奈良宏 一、“電線着雪対策決定支援エキスパー トシステムの開発”、電気学会論文誌 Ｂ、社団法人電気学会、平成２年、第 110巻、第８号、ｐ．669−676 田中輝彦、大坪芳次、大窪寛和、村上 真史、馬場邦彦、長谷美達雄、“送電線 着雪予測システムの開発”、雪氷、日本 雪氷学会、平成４年、第54巻、第３号、 ｐ．245−257 山本敏行、金丸公春、狩野均、伊地知 良雄、近野好文、“ニューラルネットに よる送電線着雪情報判定手法”、電気学 会全国大会講演論文集、社団法人電気学 会、平成４年、ｐ．10−88−10−89 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01W 1/00 - 1/18 G06F 17/00 - 17/60 G06F 15/18 G08B 21/00 - 21/24 G05B 13/00 - 13/04 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (14)
- 【請求項１】 気温、風速、降水量等の気象予報データ
から送電線への着雪量を推定する着雪量推定計算式を用
い、この推定着雪量に基づき雪害の有無を予測する送電
線雪害予測方法において、上記気象予報データの気温に
ついて予め誤差の確率密度関数を設定しておき、与えら
れた気象予報データの気温に対し任意の誤差を付加した
複数の気温をそれぞれ上記着雪量推定計算式に代入して
複数の着雪量を計算し、これらの着雪量に確率密度関数
を重み付けした加重平均を求めて推定着雪量とすること
を特徴とする送電線雪害予測方法。 - 【請求項２】 気温、風速、降水量等の気象予報データ
から送電線への着雪量を推定する着雪量推定計算回路を
有し、この推定着雪量に基づき雪害の有無を予測する送
電線雪害予測装置において、上記気象予報データの気温
について予め誤差の確率密度関数が設定され、与えられ
た気象予報データの気温に対し任意の誤差を付加した複
数の気温をそれぞれ上記着雪量推定計算式に代入して複
数の着雪量を計算する統計処理装置と、これらの着雪量
に確率密度関数を重み付けした加重平均を求めて推定着
雪量とする累計回路とを設けたことを特徴とする送電線
雪害予測装置。 - 【請求項３】 上記気象予報データの気温の誤差が正規
分布に従うものとして上記確率密度関数を設定すること
を特徴とする請求項１記載の送電線雪害予測方法。 - 【請求項４】 上記確率密度関数を付加する誤差の総数
に対し規格化し、各着雪量に確率密度関数を重み付けし
て累計することにより加重平均を得ることを特徴とする
請求項１、３いずれか記載の送電線雪害予測方法。 - 【請求項５】 上記確率密度関数を付加する誤差の総数
を少なくとも１０個とし、正の誤差と負の誤差とを均等
に設けることを特徴とする請求項１、３〜４いずれか記
載の送電線雪害予測方法。 - 【請求項６】 上記着雪量推定計算に用いる気温が０〜
２℃、０℃以下、２℃以上のいずれであるか判定し、気
温が０〜２℃であればそのまま着雪量を計算し、気温が
０℃以下であれば雪が送電線に付着するかどうかを判定
してから着雪量を計算し、気温が２℃以上であれば着雪
量を計算した後に落雪があるかどうかを判定することを
特徴とする請求項１、３〜５いずれか記載の送電線雪害
予測方法。 - 【請求項７】 上記雪が送電線に付着するかどうかの判
定は、既に雪が送電線に付着しているか、又は風速３ｍ
／ｓ以下であれば付着する、そうでなければ付着しない
と判定し、上記落雪があるかどうかの判定は、雪の含水
率が５０％以上であれば落雪があるものとし、５０％未
満であれば落雪がないものとすることを特徴とする請求
項１、３〜６いずれか記載の送電線雪害予測方法。 - 【請求項８】 上記気象データを基にニューラルネット
によって雪害の有無を予測し、この予測結果と上記推定
着雪量に基づく雪害の有無の予測とから警報を行うか否
かを判定することを特徴とする請求項１、３〜７いずれ
か記載の送電線雪害予測方法。 - 【請求項９】 上記気象予報データの気温の誤差が正規
分布に従うものとして上記確率密度関数を設定すること
を特徴とする請求項２記載の送電線雪害予測装置。 - 【請求項１０】 上記確率密度関数を付加する誤差の総
数に対し規格化し、各着雪量に確率密度関数を重み付け
して累計することにより加重平均を得ることを特徴とす
る請求項２、９いずれか記載の送電線雪害予測装置。 - 【請求項１１】 上記確率密度関数を付加する誤差の総
数を少なくとも１０個とし、正の誤差と負の誤差とを均
等に設けることを特徴とする請求項２、９〜１０いずれ
か記載の送電線雪害予測装置。 - 【請求項１２】 上記着雪量推定計算に用いる気温が０
〜２℃、０℃以下、２℃以上のいずれであるか判定し、
気温が０〜２℃であればそのまま着雪量を計算し、気温
が０℃以下であれば雪が送電線に付着するかどうかを判
定してから着雪量を計算し、気温が２℃以上であれば着
雪量を計算した後に落雪があるかどうかを判定すること
を特徴とする請求項２、９〜１１いずれか記載の送電線
雪害予測装置。 - 【請求項１３】 上記雪が送電線に付着するかどうかの
判定は、既に雪が送電線に付着しているか、又は風速３
ｍ／ｓ以下であれば付着する、そうでなければ付着しな
いと判定し、上記落雪があるかどうかの判定は、雪の含
水率が５０％ 以上であれば落雪があるものとし、５０％
未満であれば落雪がないものとすることを特徴とする請
求項２、９〜１２いずれか記載の送電線雪害予測装置。 - 【請求項１４】 上記気象データを基にニューラルネッ
トによって雪害の有無を予測し、この予測結果と上記推
定着雪量に基づく雪害の有無の予測とから警報を行うか
否かを判定することを特徴とする請求項２、９〜１３い
ずれか記載の送電線雪害予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP520795A JP3172647B2 (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | 送電線雪害予測方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP520795A JP3172647B2 (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | 送電線雪害予測方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08194069A JPH08194069A (ja) | 1996-07-30 |
| JP3172647B2 true JP3172647B2 (ja) | 2001-06-04 |
Family
ID=11604755
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP520795A Expired - Fee Related JP3172647B2 (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | 送電線雪害予測方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3172647B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101309370B1 (ko) | 2012-04-02 | 2013-09-17 | 가천대학교 산학협력단 | 전력 손실 개선을 위한 배전 선로 구성 방법 |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006092058A (ja) * | 2004-09-22 | 2006-04-06 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 流量予測装置 |
| JP5255857B2 (ja) * | 2008-02-12 | 2013-08-07 | ウェザー・サービス株式会社 | 乱気流予測システムおよび乱気流予測方法 |
| WO2014006708A1 (ja) * | 2012-07-04 | 2014-01-09 | 中国電力株式会社 | 送電設備における雪害事故発生リスクの評価方法及び情報処理装置 |
| US20140372038A1 (en) * | 2013-04-04 | 2014-12-18 | Sky Motion Research, Ulc | Method for generating and displaying a nowcast in selectable time increments |
| JP7144843B2 (ja) * | 2018-10-23 | 2022-09-30 | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 | 着雪予測装置及び着雪予測プログラム |
-
1995
- 1995-01-17 JP JP520795A patent/JP3172647B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| 山本敏行、金丸公春、狩野均、伊地知良雄、近野好文、"ニューラルネットによる送電線着雪情報判定手法"、電気学会全国大会講演論文集、社団法人電気学会、平成４年、ｐ．１０−８８−１０−８９ |
| 山本敏行、金丸公春、狩野均、伊地知良雄、近野好文、"ニューラルネットを利用した送電線着雪情報判定手法"、電気学会論文誌Ｂ、社団法人電気学会、平成４年、第１１２巻、第７号、ｐ．５８５−５９２ |
| 崔圭享、西谷健一、長谷川淳、奈良宏一、"電線着雪対策決定支援エキスパートシステムの開発"、電気学会論文誌Ｂ、社団法人電気学会、平成２年、第１１０巻、第８号、ｐ．６６９−６７６ |
| 田中輝彦、大坪芳次、大窪寛和、村上真史、馬場邦彦、長谷美達雄、"送電線着雪予測システムの開発"、雪氷、日本雪氷学会、平成４年、第５４巻、第３号、ｐ．２４５−２５７ |
| 立崎修二、坂本雄吉、水島和夫、河西清一、山田久栄、島田喜弘、"送電線の着雪予報システムの開発"、電力中央研究所狛江研究所報告、社団法人電力中央研究所、平成元年、第Ｔ８９００１号、ｐ．１−３１ |
| 飯田健二、金丸公春、伊地知良雄、北川博朗、近野好文、"ユーラルネットを利用した送電線雪害警報システムの試験運用評価"、平成６年電気学会電力・エネルギー部門大会論文集（論文２）、社団法人電気学会、平成６年、第５巻、第２号、ｐ．６２０−６２１ |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101309370B1 (ko) | 2012-04-02 | 2013-09-17 | 가천대학교 산학협력단 | 전력 손실 개선을 위한 배전 선로 구성 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08194069A (ja) | 1996-07-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CA2596212C (en) | A moisture monitoring system for buildings | |
| US7768412B2 (en) | Moisture monitoring system for buildings | |
| CN115096373A (zh) | 一种基于传感器的桥梁工程健康检测系统 | |
| CN114896872B (zh) | 一种高压输电线路覆冰状态综合评估方法 | |
| CN114439706A (zh) | 一种风电场风机叶片覆冰状态预测方法 | |
| JP3172647B2 (ja) | 送電線雪害予測方法及び装置 | |
| CN112990678A (zh) | 基于多源数据融合的覆冰预警判定方法 | |
| Oprea et al. | A microcontroller-based intelligent system for real-time flood alerting | |
| CN116777419A (zh) | 线路覆冰监测方法、系统、终端及存储介质 | |
| JP3220606B2 (ja) | 送電線雪害警報システム | |
| JP2875944B2 (ja) | 送電線への推定着雪量算出装置 | |
| JP3316368B2 (ja) | 送電線雪害警報システム | |
| McComber et al. | A comparison of selected models for estimating cable icing | |
| Chu et al. | Life-cycle assessment for flutter probability of a long-span suspension bridge based on field monitoring data | |
| CN114037338A (zh) | 一种基于自然灾害下对电能质量影响的风险预警评估系统 | |
| JPH06148349A (ja) | 路面凍結検知装置自己診断方法 | |
| CN107464024B (zh) | 基于覆冰形状试验的架空输电线路舞动预测方法及系统 | |
| CN112464536A (zh) | 输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质 | |
| CN118168613B (zh) | 基于深度学习的输电线路灾害状态监测系统及其方法 | |
| JP2787645B2 (ja) | 路面凍結予測方法 | |
| JPH08211161A (ja) | 気象災害予測方式 | |
| CN111448482A (zh) | 用于警告关于风力场中的闪电活动的方法 | |
| CN113221375B (zh) | 一种考虑线路覆冰与绝缘子闪络的电力系统仿真方法 | |
| CN117894133B (zh) | 一种输电线结冰报警方法及系统 | |
| CN117767578B (zh) | 一种输电线路动态增容监测终端异常数据判别方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |