JP5502840B2 - 落雷被害予測装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b
(ここで、kは回帰係数、a,bは回帰乗数(0.3<a,b<1.1)、iは位置情報を表す。)
に落雷エネルギー合計値(ΣLI)と配置密度(Nt)とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出しても良い。
なお、落雷エネルギー合計値(ΣLI)は、例えば、提供エリアにおける所定単位期間当たりのすべての落雷の瞬間最大電流値の合計として求めるようにする。また、上記予測式において、aとbの数値は、過去の実データを用いて統計解析で求めることができる。
設備の雷耐力は装置の種類、製造メーカ毎に異なり、雷耐性が強い設備ほど、故障しにくくなる特徴がある。異なる2つの設備に同じ電流値が流れる場合でも、故障する装置と故障しない装置が現れる。雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性に加えて、雷耐性などの設備の特性も考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c
(ここで、kは回帰係数、a,b,cは回帰乗数(0.3<a,b,c<1.1)、iは位置情報を表す。)
に落雷エネルギー合計値(ΣLI)と配置密度(Nt)と過電圧耐力影響係数(Ta)とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出しても良い。
なお、落雷エネルギー合計値(ΣLI)は、例えば、提供エリアにおける所定単位期間当たりの一定規模以上の落雷の瞬間最大電流値の合計として求めるようにする。一定規模以上の落雷とは、所定単位領域内の設備の過電圧耐力影響係数Taを基準に、平均的に耐えられる電流値を求め、その電流値以上の落雷として定義する。また、ある過電圧耐力影響係数Taとそれに耐えられる電流値の関係は、実験データから求めるようにすると良い。
落雷は、高い所(周囲範囲の中で相対的に背の高い物や場所)に発生する可能性が高いという性質を有している。雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリアの地形の起伏に伴う設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や雷耐性などの設備の特性に加えて、地形の起伏も考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c×Re(i) f
(ここで、kは回帰係数、a,b,c,fは回帰乗数(0.3<a,b,c,f<1.1)、iは位置情報を表す。)
に落雷エネルギー合計値(ΣLI)と配置密度(Nt)と過電圧耐力影響係数(Ta)と地形起伏影響度(Re)とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出しても良い。
落雷による雷サージの伝搬ルートは、地上に露出している電線の距離や、ある領域内に露出している電線の密度と深い関係がある。雷害故障頻度情報の導出に際して、提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を用いることから、落雷発生時の瞬間最大電流値などの雷の特性や雷耐性などの設備の特性や地形の起伏に加えて、雷サージの伝搬ルートも考慮されるものとなり、さらに高精度な雷害故障の発生頻度の予測が可能となる。
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c×Re(i) f×Cd(i) g
(ここで、kは回帰係数、a,b,c,f,gは回帰乗数(0.3<a,b,c,f,g<1.1)、iは位置情報を表す。)
に落雷エネルギー合計値(ΣLI)と配置密度(Nt)と過電圧耐力影響係数(Ta)と地形起伏影響度(Re)と地上メタルケーブル総距離(Cd)とを代入して演算することにより、雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出しても良い。
〔第1の実施の形態〕
本発明の第1の実施の形態(実施の形態1)にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリア(以下、単に「提供エリア」という。)に配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量を考慮して予測するものである。
落雷エネルギー合計値(ΣLI)は、該当する提供エリアにおいて、予め定められた単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表すものである。例えば、春期(3月〜6月)、夏期(6月〜9月)、秋期(9月〜12月)、冬期(12月〜3月)と単位期間を設定した場合、故障数導出部131は、夏期として設定した単位期間に該当の提供エリアに発生したすべての落雷のエネルギー量(瞬間最大電流値)の合計を落雷エネルギー情報から求め、夏期における落雷エネルギー合計値(ΣLI)として導出する。
配置密度(Nt)は、提供エリア内の予め定められた単位領域当たりの設備の密度を表すものである。例えば、提供エリア内に設置されている設備の総数がSであり、提供エリア内の予め定められた単位領域内に設置されている設備の総数がTである場合、配置密度(Nt)は、T/Sで表されるものである。
雷害故障密度(Nd)は、該当する提供エリアにおいて、予め定められた単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数を表すものであり、下記の(1)式によって表すことができる。故障数導出部131は、導出した配置密度(Nt)、落雷エネルギー合計値(ΣLI)を下記の(1)式にそれぞれ代入して演算することにより、雷害故障密度(Nd)を導出する。
ここで、kは回帰係数、a,bは回帰乗数、iは位置情報である。また、kとa,bは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値(ΣLI)、配置密度(Nt)の重み付けを行う。
対数変換をする理由としては、各変数の値が小さい側(0に近いところ)に偏っている場合が多く、そのまま推定式を求めることは不適切と考えられるためである。
本発明の第2の実施の形態(実施の形態2)にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリアに配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量と設備の雷耐性を考慮して予測するものである。
<過電圧耐力影響係数(Ta)について>
過電圧耐力影響係数(Ta)は、提供エリア内の予め定められた単位領域当たりの設備の平均雷耐性を表すものである。個々の設備の過電圧耐力(V)は、メーカ毎に製造時の設計基準からその情報を取得できる。また、所定単位領域当たりの設備平均雷耐性、つまり、過電圧耐力影響係数(Ta)は、下記の(3)式または(4)式によって導出する。
Ta(i)=(T(i,1)×T(i,2)×・・・・×T(i,m))1/m ・・・・(4)
なお、上記(3),(4)式において、iは該当エリア(単位領域)の位置情報を表し、mは該当エリア(単位領域)内の設備の個数を表す。
雷害故障密度(Nd)は、該当する提供エリアにおいて、予め定められた単位期間および単位領域当たりの設備の故障回数を表すものであり、下記の(5)式によって表すことができる。故障数導出部231は、導出した配置密度(Nt)、落雷エネルギー合計値(ΣLI)、過電圧耐力影響係数(Ta)をそれぞれ下記の(5)式に代入して演算することにより、雷害故障密度(Nd)を導出する。
ここで、kは回帰係数、a,bは回帰乗数、iは位置情報である。また、kとa,b,cは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値(ΣLI)、配置密度(Nt)、過電圧耐力影響係数(Ta)の重み付けを行う。
本発明の第3の実施の形態(実施の形態3)にかかる落雷被害予測装置は、通信サービスの提供エリアに配置された設備の雷害故障の発生頻度を、落雷エネルギー量と設備の雷耐性とに加え、その設備が設置されている地形の起伏を考慮して予測するものである。
<地形起伏影響度(Re)について>
地形起伏影響度(Re)は、該当する提供エリア内に設置されている設備の設置位置の海抜高度の平均値と該当する提供エリアの海抜高度の平均値との差分による設備の故障率の変化量とすることができ、下記の(7)式によって表すことができる。故障数導出部131は、下記の(7)式を演算することによって地形起伏影響度(Re)を導出する。
ここで、Ftは設備の設置位置の高度の1m当たりの故障率の変化量を表し、NtAは提供エリアに配置された設備の設置位置の平均海抜高度を表し、MAは提供エリアの平均海抜高度を表す。
上記の海抜高度を考慮した雷害故障密度(Nd)は、下記の(8)式によって表すことができる。故障数導出部331は、導出した落雷エネルギー合計値(ΣLI)、配置密度(Nt)、過電圧耐力影響係数(Ta)、地形起伏影響度(Re)を下記の(8)式にそれぞれ代入して演算することにより、雷害故障密度(Nd)を導出する。
ここで、kは回帰係数、a,b,c,fは回帰乗数、iは位置情報である。また、kとa,b,c,fは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値(ΣLI)、配置密度(Nt)、過電圧耐力影響係数(Ta)、地形起伏影響度(Re)の重み付けを行う。
近年の通信サービスにおける通信線は、一般的に、メタルケーブルと光ケーブルの2種類に分類される。このような通信線のうち、光ケーブルは導電体でないため落雷の影響を受ける可能性が低いが、メタルケーブルは導電体であるため、落雷の影響を受ける可能性が高い。また、地下に敷設された場合は、光ケーブルとメタルケーブルの双方とも落雷の影響を受ける可能性が低い。
<地上メタルケーブル総距離(Cd)について>
地上メタルケーブル総距離(Cd)は、提供エリア内の予め定められた単位領域に敷設されているメタルケーブルのうち、地上に露出されて敷設されているメタルケーブルの総距離を表すものであり、該当する提供エリア内の単位領域における雷害規模を示すパラメータである。
上記の雷害規模を考慮した雷害故障密度(Nd)は、下記の(9)式によって表すことができる。故障数導出部431は、導出した落雷エネルギー合計値(ΣLI)、配置密度(Nt)、過電圧耐力影響係数(Ta)、地形起伏影響度(Re)、地上メタルケーブル総距離(Cd)を下記の(9)式にそれぞれ代入して演算することにより、雷害故障密度(Nd)を導出する。
ここで、kは回帰係数、a,b,c,f,gは回帰乗数、iは位置情報である。また、kとa,b,c,f,gは、上述した各データベースに記憶されている各種データに基づいて解析的に定まる値であり、それぞれ落雷エネルギー合計値(ΣLI)、配置密度(Nt)、過電圧耐力影響係数(Ta)、地形起伏影響度(Re)、地上メタルケーブル総距離(Cd)の重み付けを行う。
Claims (21)
- 少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを記憶する落雷データベースと、
少なくとも通信サービスの提供エリアの位置と前記提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを記憶する設備データベースと、
前記落雷データと前記設備データとから前記提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報を取得する落雷エネルギー情報取得部と、
前記設備データから前記提供エリアの前記設備の総数と前記設備の設置位置とを表すサービスエリア情報を取得するサービスエリア情報取得部と、
前記落雷エネルギー情報および前記サービスエリア情報に基づいて前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する導出部と
を備えることを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項1に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b
(ここで、kは回帰係数、a,bは回帰乗数(0.3<a,b<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項1に記載された落雷被害予測装置において、
前記設備データベースは、更に、個々の設備の雷耐性に関するデータを雷耐性データとして記憶し、
前記設備の雷耐性データと前記設備データとから前記提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を取得する設備雷耐性情報取得部を更に備え、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報および前記設備雷耐性情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項3に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数(Ta)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c
(ここで、kは回帰係数、a,b,cは回帰乗数(0.3<a,b,c<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)と前記過電圧耐力影響係数(Ta)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項3に記載された落雷被害予測装置において、
少なくとも前記設備の故障率に関する故障データを記憶する故障データベースと、
少なくとも前記提供エリアの地形を表す地形データを記憶する地形データベースと、
前記設備データ、前記故障データおよび前記地形データから前記提供エリアの地形の起伏に伴う前記設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を取得する地形起伏影響情報取得部とを更に備え、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報および前記地形起伏影響情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項5に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数(Ta)と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度(Re)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c×Re(i) f
(ここで、kは回帰係数、a,b,c,fは回帰乗数(0.3<a,b,c,f<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)と前記過電圧耐力影響係数(Ta)と前記地形起伏影響度(Re)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項5に記載された落雷被害予測装置において、
少なくとも前記提供エリア内に敷設された通信線の種別と位置と距離とに関する通信線データを記憶する通信線データベースと、
前記通信線データから前記提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を取得する地上メタルケーブル情報取得部とを更に備え、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報、前記地形起伏影響情報および前記地上メタルケーブル情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項7に記載された落雷被害予測装置において、
前記導出部は、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数(Ta)と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度(Re)と、前記地上メタルケーブル情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりに敷設されたメタルケーブルのうち地上に露出しているメタルケーブルの総距離を表す地上メタルケーブル総距離(Cd)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c×Re(i) f×Cd(i) g
(ここで、kは回帰係数、a,b,c,f,gは回帰乗数(0.3<a,b,c,f,g<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)と前記過電圧耐力影響係数(Ta)と前記地形起伏影響度(Re)と前記地上メタルケーブル総距離(Cd)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項2、4、6、8のいずれか1項に記載された落雷被害予測装置において、
前記配置密度(Nt)の代わりに、人口密度(P)を使う
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 請求項1乃至9のいずれか1項に記載された落雷被害予測装置において、
前記雷害故障頻度情報は、前記提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による前記設備の故障回数の推定結果を表す故障回数情報を含み、
前記導出部は、前記故障回数情報に基づいて前記提供エリア内における前記設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測装置。 - 少なくとも落雷の発生日時、発生位置、発生時の瞬間最大電流値に関する落雷データを落雷データベースに記憶するステップと、
少なくとも通信サービスの提供エリアの位置と前記提供エリア内に配置された設備の総数に関する設備データを設備データベースに記憶するステップと、
前記落雷データと前記設備データとから前記提供エリアの落雷エネルギーを表す落雷エネルギー情報を取得するステップと、
前記設備データから前記提供エリアの前記設備の総数と前記設備の設置位置とを表すサービスエリア情報を取得するステップと、
前記落雷エネルギー情報および前記サービスエリア情報に基づいて前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出するステップと
を備えることを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項11に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b
(ここで、kは回帰係数、a,bは回帰乗数(0.3<a,b<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項11に記載された落雷被害予測方法において、
前記設備データベースには、更に、個々の設備の雷耐性に関するデータが雷耐性データとして記憶され、
前記設備の雷耐性データと前記設備データとから前記提供エリアの設備の耐圧性を表す設備雷耐性情報を取得するステップを更に備え、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報および前記設備雷耐性情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項13に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数(Ta)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c
(ここで、kは回帰係数、a,b,cは回帰乗数(0.3<a,b,c<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)と前記過電圧耐力影響係数(Ta)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項13に記載された落雷被害予測方法において、
少なくとも前記設備の故障率に関する故障データを故障データベースに記憶するステップと、
少なくとも前記提供エリアの地形を表す地形データを地形データベースに記憶するステップと、
前記設備データ、前記故障データおよび前記地形データから前記提供エリアの地形の起伏に伴う前記設備の故障率の変化を表す地形起伏影響情報を取得するステップとを更に備え、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報および前記地形起伏影響情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項15に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数(Ta)と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度(Re)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c×Re(i) f
(ここで、kは回帰係数、a,b,c,fは回帰乗数(0.3<a,b,c,f<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)と前記過電圧耐力影響係数(Ta)と前記地形起伏影響度(Re)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項15に記載された落雷被害予測方法において、
少なくとも前記提供エリア内に敷設された通信線の種別と位置と距離とに関する通信線データを通信線データベースに記憶するステップと、
前記通信線データから前記提供エリア内に施設された通信線のうち地上に露出しているメタルケーブルの距離に関する地上メタルケーブル情報を取得するステップとを更に備え、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報、前記サービスエリア情報、前記設備雷耐性情報、前記地形起伏影響情報および前記地上メタルケーブル情報に基づいて、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障の発生頻度を表す雷害故障頻度情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項17に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、
前記落雷エネルギー情報から前記提供エリアにおける所定単位期間当たりの落雷の合計エネルギー量を表す落雷エネルギー合計値(ΣLI)と、前記サービスエリア情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりの設備の密度を表す配置密度(Nt)と、前記設備雷耐性情報から前記提供エリアにおける所定単位領域あたりの設備の平均雷耐性を表す過電圧耐力影響係数(Ta)と、前記サービスエリア情報と前記地形起伏影響情報とから前記設備の設置位置における海抜高度の変動に伴う故障率の影響度を表す地形起伏影響度(Re)と、前記地上メタルケーブル情報から前記提供エリアの所定単位領域当たりに敷設されたメタルケーブルのうち地上に露出しているメタルケーブルの総距離を表す地上メタルケーブル総距離(Cd)とを導出し、前記提供エリアにおける前記設備の落雷による故障回数の予測値である雷害故障密度(Nd)を導出するための予測式
Nd(i)=k×(ΣLI(i))a×Nt(i) b×Ta(i) c×Re(i) f×Cd(i) g
(ここで、kは回帰係数、a,b,c,f,gは回帰乗数(0.3<a,b,c,f,g<1.1)、iは位置情報を表す。)
に前記落雷エネルギー合計値(ΣLI)と前記配置密度(Nt)と前記過電圧耐力影響係数(Ta)と前記地形起伏影響度(Re)と前記地上メタルケーブル総距離(Cd)とを代入して演算することにより、前記雷害故障頻度情報として雷害故障密度(Nd)を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項12、14、16、18のいずれか1項に記載された落雷被害予測方法において、
前記配置密度(Nt)の代わりに、人口密度(P)を使う
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項11乃至19のいずれか1項に記載された落雷被害予測方法において、
前記雷害故障頻度情報は、前記提供エリアにおける特定の期間に発生する落雷による前記設備の故障回数の推定結果を表す故障回数情報を含み、
前記雷害故障頻度情報を導出するステップは、前記故障回数情報に基づいて前記提供エリア内における前記設備の保守計画に関する保守計画情報を導出する
ことを特徴とする落雷被害予測方法。 - 請求項11〜20の何れか1項に記載された落雷被害予測方法における各ステップの処理をコンピュータに実行させるための落雷被害予測プログラム。
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