JPH09243757A - Transmission line snow damage alarm system - Google Patents
Transmission line snow damage alarm systemInfo
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- JPH09243757A JPH09243757A JP5566796A JP5566796A JPH09243757A JP H09243757 A JPH09243757 A JP H09243757A JP 5566796 A JP5566796 A JP 5566796A JP 5566796 A JP5566796 A JP 5566796A JP H09243757 A JPH09243757 A JP H09243757A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、気象条件から送電
線に雪害が生じるか否かを予測するシステム、特に、気
象予報データに予報誤差があっても精度の高い雪害予測
ができる送電線雪害警報システムに関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system for predicting whether or not snow damage will occur on a power transmission line based on weather conditions, and more particularly to a power line snow damage that enables highly accurate snow damage prediction even if there is a forecast error in weather forecast data. It concerns an alarm system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】送電線は過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、冬季の降
雪時には、送電線への着雪により広範囲にわたり電気事
故が発生する事がある。近年、複雑なパターンをうまく
分類させるニューラルネット（Neural network：人の脳
を模倣したネットワーク）がそのパターン分類能力の高
さや汎化能力といった観点から注目されており、雪害の
予測を行うために用いるニューラルネットが提案されて
いる。すなわち、過去の雪害の事例における気象データ
を用いて気象データを入力すれば、「事故有り」又は
「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」又は「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。2. Description of the Related Art Power transmission lines are exposed to a harsh natural environment and are at risk of various natural disasters. In particular, during a snowfall in winter, an electric accident may occur over a wide area due to snow on the power transmission line. In recent years, neural networks (networks that imitate the human brain) that successfully classify complex patterns have been attracting attention from the viewpoints of high pattern classification ability and generalization ability, and are used to predict snow damage. Neural nets have been proposed. That is, if the meteorological data is input using the meteorological data in the case of snow damage in the past, the neural net is trained to output the event of “accident” or “no accident”. By inputting weather forecast data to this neural network, it is possible to predict by classifying into either "accident" or "no accident".
【０００３】一方、降雪時の送電線の着雪量を定量的に
想定することも事故の未然防止の観点から重要である。
着雪量の推定値は、気温、風速、降水量等の気象データ
から求められているが、その手法として以下のような推
定式が提案されている。 （１）Ａｄｍｉｒａｔの式；「日本とフランスての実例
に基づく雪堆積モデルの測定；１９８９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）Ｅｒｖｉｋの式；「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；１９８
９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）Ｍａｋｋｏｎｅｎの式；「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 また、ニューラルネットが「事故有り」と判断し、且つ
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力するシステムが考案されてい
る。On the other hand, it is also important to quantitatively estimate the snow accretion amount of the power transmission line during snowfall from the viewpoint of preventing accidents.
The estimated value of snow accretion is obtained from meteorological data such as temperature, wind speed, and precipitation, and the following estimation formula has been proposed as a method. (1) Admirat's formula; "Measurement of snow accumulation model based on actual cases in Japan and France; 4th International Conference on atmospheric icing of structures, September 1989" (2) Ervik's formula; "Experiment Extensive measurement model for icing transmission lines applied to room and field observations; 198
September 9th, 4th International Conference on Atmospheric Ice Accumulation of Structures "(3) Makkonen's formula;" Estimation of wet snow growth on structures; Science and technology in cold regions "(4) Sakamoto Formula: Central Research Institute of Electric Power In addition, a system has been devised that outputs a warning when the neural network determines that there is an accident and the estimated snowfall amount calculated by the snowfall amount estimation formula exceeds a predetermined value. ing.
【０００４】ところで、雪害警報の対象となる地域は、
万一の雪害発生に備えた準備或いは雪害を未然に防ぐた
めの対策を行う場合を考えると、特定の限定された地域
であることが望ましい。局地的な気象予報データとして
は、５ｋｍ四方のメッシュを単位にした気温、風速、降
水量の３時間先までの数値予報データ及び数値実況デー
タ（以下、「３時間先予報データ」という）や、ＧＰＶ
データ点における２４時間先までの気温、風速、降水量
の数値予報データ（以下、「２４時間先予報データ」と
いう）が提供されている。３時間先予報データは、毎時
刻発表されるが、２４時間先予報データは１日２回、約
１２時間おきに発表される。By the way, the areas subject to the snow damage warning are
Considering the case of preparing for the occurrence of snow damage or taking measures to prevent snow damage, it is desirable that the area is a specific limited area. As local weather forecast data, numerical forecast data and numerical real-time data (hereinafter referred to as "3 hour forecast data") up to 3 hours ahead of temperature, wind speed and precipitation in units of 5 km square mesh are available. , GPV
Numerical forecast data of temperature, wind speed, and precipitation amount up to 24 hours ahead at data points (hereinafter referred to as "24 hour ahead forecast data") is provided. The 3-hour forecast data is announced every hour, but the 24-hour forecast data is announced twice a day, about every 12 hours.
【０００５】また、雪害警報を出力する時刻について考
えると、上記した対策を行うためには、事故発生よりも
できるだけ早い時刻であるほど良く、その点においては
２４時間先予報データは３時間先予報データよりも実用
的である。Considering the time at which the snow damage warning is output, in order to take the above-mentioned measures, it is better that the time is earlier than the occurrence of the accident. In that respect, the 24-hour forecast data is the 3-hour forecast. More practical than data.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の送電線
雪害警報システムによると、より先の時刻に対する気象
予測ほど予測は困難であり、２４時間先予報データは３
時間先予報データに比べて劣っている。気象予報データ
の予測精度は、それを利用する雪害警報システムの精度
に直接影響するため、予測精度の悪さは雪害警報システ
ムの精度向上を阻害する。However, according to the conventional transmission line snow damage warning system, it is more difficult to make a forecast than the weather forecast for a time earlier, and the 24-hour forecast data is 3
It is inferior to the time forecast data. Since the prediction accuracy of the weather forecast data directly affects the accuracy of the snow damage warning system that uses it, the poor prediction accuracy hinders the accuracy improvement of the snow damage warning system.
【０００７】そこで本発明は、気象予報データに予測誤
差があっても高精度の雪害警報が可能な送電線雪害警報
システムを提供することを目的としている。Therefore, an object of the present invention is to provide a transmission line snow damage warning system capable of highly accurate snow damage warning even if there is a prediction error in the weather forecast data.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明は、気温、風速、降水量等の気象データ
に基づいて送電線の雪害を事前に予測して警報を発する
送電線雪害警報システムにおいて、毎時刻に提供される
気象実況データを用いて警報の対象となる長時間先まで
の気象予報データを補正する補正手段と、この補正した
気象予報データを基に雪害を予測する予測手段を設ける
構成にしている。In order to achieve the above object, the present invention provides a power transmission line that predicts snow damage on the power transmission line in advance based on meteorological data such as temperature, wind speed, and precipitation amount and issues an alarm. In the snow damage warning system, a correction means for correcting the weather forecast data up to a long time before the warning is made by using the meteorological condition data provided at every time, and the snow damage is predicted based on the corrected weather forecast data. The prediction means is provided.
【０００９】この構成によれば、長時間先までの気象予
報データ、例えば２４時間先までの気象予測値が１時間
単位で得られ、絶対値の精度は落ちるものの良好な気象
条件の変化パターンが得られる。したがって、精度に関
して補正を行えば、高い予測精度が得られ、雪害予測の
確度を高めることができる。前記補正手段は、上記毎時
刻に提供される気象実況データとして５ｋｍメッシュ毎
の気象実況値を用い、上記長時間先までの気象予報デー
タとして緯度及び経度が２０分間隔の格子点における２
４時間先までの気象予報データを用いることができる。According to this structure, weather forecast data up to a long time ahead, for example, a weather forecast value up to 24 hours ahead can be obtained in units of one hour, and although the accuracy of the absolute value is lowered, a favorable change pattern of the weather condition is obtained. can get. Therefore, if the accuracy is corrected, a high prediction accuracy can be obtained and the accuracy of snow damage prediction can be increased. The correction means uses the meteorological condition value for each 5 km mesh as the meteorological condition data provided at each time, and the meteorological forecast data up to a long time ahead at the grid points with latitude and longitude of 20 minutes.
The weather forecast data up to 4 hours ahead can be used.
【００１０】この構成によれば、長時間先までの気象予
報データの絶対値が毎時刻提供される５ｋｍ四方のメッ
シュを単位にした気象実況データで補正され、長時間先
までの気象予報データ（２４時間先までの気象予報デー
タ）をそのまま用いるよりも高い予測精度が得られ、雪
害警報システムの予測精度を高めることができる。ま
た、上記の目的は、気温、風速、降水量等の気象データ
に基づいて送電線の雪害を事前に予測して警報を発する
送電線雪害警報システムにおいて、長時間先までの気象
予報データ及び毎時刻に提供される気象実況データを受
信するデータ受信装置と、前記毎時刻に提供される気象
実況データを用いて警報の対象となる前記長時間先まで
の気象予報データを補正する気象予報データ補正装置
と、この気象予報データ補正装置からの補正データを基
にニューラルネットによって雪害発生の有無を判別する
雪害判定装置と、前記気象予報データから着雪量を推定
する着雪量推定装置と、前記雪害判定装置による判定結
果及び前記着雪量推定装置で推定した着雪量に基づいて
警報を発するか否かを判定する警報判定手段とを備えた
構成によっても達成される。According to this structure, the absolute value of the weather forecast data up to a long time ahead is corrected by the meteorological condition data in units of 5 km square mesh provided every time, and the weather forecast data up to a long time ahead ( It is possible to obtain higher prediction accuracy than using the weather forecast data up to 24 hours ahead) and to improve the prediction accuracy of the snow damage warning system. In addition, the above-mentioned purpose is a power line snow damage warning system that predicts snow damage on a power line in advance based on meteorological data such as temperature, wind speed, and precipitation amount and issues an alarm. A data receiving device for receiving the meteorological condition data provided at the time, and a meteorological forecast data correction for correcting the meteorological forecast data up to the long time ahead, which is an alarm target, by using the meteorological condition data provided at each time. A device, a snow damage determination device that determines whether or not snow damage has occurred by a neural network based on the correction data from the weather forecast data correction device, a snow landing amount estimation device that estimates the snow landing amount from the weather forecast data, and It is also achieved by a configuration including alarm determination means for determining whether or not to issue an alarm based on the determination result by the snow damage determination device and the snow accretion amount estimated by the snow accretion amount estimation device. It is.
【００１１】この構成によれば、データ受信装置によっ
て取得された気象データが気象予報データ補正装置によ
って長時間先までの気象予報データが補正され、この補
正結果に基づいて雪害発生の有無が雪害判定装置により
ニューラルネットを用いて判定される。気象予報データ
補正装置から与えられる気象予報データ及び送電線パラ
メータを基に、着雪量推定装置によって数時間先の送電
線の着雪量が計算により推定され、この着雪量推定計算
値及び雪害判定装置の判定結果を基に警報判定装置は警
報出力の適否が判定される。したがって、長時間先の気
象予報データの絶対値補正が行われる結果、気象予報デ
ータの予報誤差が低減され、高精度の雪害予測が行える
ようになる。According to this structure, the meteorological data acquired by the data receiving device is corrected by the meteorological forecast data correcting device for a long time before, and the presence or absence of snow damage is judged based on the correction result. It is determined by the device using a neural net. Based on the meteorological forecast data and the transmission line parameters provided by the meteorological forecast data correction device, the snow accretion amount estimation device estimates the snow accretion amount of the transmission line several hours ahead, and the snow accretion amount estimation calculation value and snow damage are estimated. Based on the determination result of the determination device, the alarm determination device determines whether the alarm output is appropriate. Therefore, as a result of the absolute value correction of the weather forecast data for a long time, the forecast error of the weather forecast data is reduced, and the snow damage forecast can be performed with high accuracy.
【００１２】[0012]
【発明の属する技術分野】図１は本発明の送電線雪害警
報システムの構成を示すブロック図である。気象データ
（２４時間先予報データ及び３時間先予報データ）を受
信するためにデータ受信装置１が設置され、このデータ
受信装置１には気象予報データ補正装置２が接続されて
いる。更に、気象予報データ補正装置２には、雪害判定
装置３及び着雪量推定装置４が接続され、これら装置に
は警報判定装置５が接続され、警報を出力する。BACKGROUND OF THE INVENTION FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a power line snow damage warning system according to the present invention. A data receiving device 1 is installed to receive the weather data (24 hours ahead forecast data and 3 hours ahead forecast data), and a weather forecast data correction device 2 is connected to this data reception device 1. Further, a snow damage determination device 3 and a snow accretion amount estimation device 4 are connected to the weather forecast data correction device 2, and an alarm determination device 5 is connected to these devices and outputs an alarm.
【００１３】データ受信装置１には、５ｋｍ四方単位の
メッシュ毎の降水量、気温、風速の実況値及び夫々の３
時間先までの予測値と２４時間先まで１時間毎にの降水
量、気温、風速の各予報値が入力される。気象予報デー
タ補正装置２には、データ受信装置１で受信した気象予
報データが入力され、メッシュ実況データ（３時間先予
報データ）によって２４時間先予報データの補正を行
う。２４時間先予報格子点において、対応するメッシュ
におけるメッシュ実況データを利用して以下の補正を行
う。In the data receiving device 1, the rainfall amount, the air temperature, the actual value of the wind speed for each mesh of 5 km square, and the respective three values.
The predicted value up to the time ahead and the predicted value of precipitation, temperature, and wind speed every hour up to 24 hours ahead are input. The weather forecast data correction device 2 receives the weather forecast data received by the data receiving device 1, and corrects the 24-hour ahead forecast data by the mesh live data (3 hours ahead forecast data). At the 24-hour-ahead forecast grid point, the following correction is performed using the live mesh data of the corresponding mesh.
【００１４】まず、２４時間先予報データをＤ（ｔ）と
すると、補正後のｔ時間先の予報データは（１）式で示
される。 ＤOUT （ｔ）＝ＤIN（ｔ）＋Ｅ（ｔ） ・・・（１） （ただし、ｔ ：補正する気象予報データの予測
時間で整数 ＤIN（ｔ）：補正前のｔ時間先予報データ Ｅ（ｔ） ：気象予報データの補正項である） ここで、Ｅ（ｔ）は補正項であり、メッシュ実況データ
（Ｒと記載）と現時刻に対応する２４時間先予報データ
（Ｄ（ｒ）と記載）の差分とする。このＥ（ｔ）は
（２）式で求めることができる。First, assuming that the 24-hour ahead forecast data is D (t), the corrected forecast data at t hours ahead is expressed by equation (1). D OUT (t) = D IN (t) + E (t) (1) (where, t is an integer of the forecast time of the weather forecast data to be corrected D IN (t): t-time ahead forecast data before correction E (t): a correction term of the weather forecast data) Here, E (t) is a correction term, and the mesh live data (described as R) and the 24-hour ahead forecast data (D (r ) And description). This E (t) can be calculated by the equation (2).
【００１５】 Ｅ（ｔ）＝Ｒ−Ｄ（ｒ） ・・・（２） 次に、雪害判定装置３は、気象予報データ補正装置２で
補正された気象データを基に雪害発生の有無を判定す
る。気象データを入力として過去の事故発生時の気象デ
ータに対してはニューラルネットに「事故有り」という
教師信号を与え、過去の事故が無かった時の気象データ
に対してはニューラルネットに「事故無し」という教師
信号を与えて学習させるものであり、新たに気象データ
を入力すると、３時間先に事故が起こるか否かを予測
し、「事故有り」又は「事故無し」の予測を出力するこ
とができる。E (t) = RD (r) (2) Next, the snow damage determination device 3 determines whether or not snow damage has occurred, based on the weather data corrected by the weather forecast data correction device 2. To do. Input the weather data to the neural network to give a teacher signal that there is an accident for the weather data at the time of the past accident, and to the neural network for the weather data when there was no past accident It is a learning signal given by a teacher signal, "When weather data is newly input, predict whether an accident will occur 3 hours ahead and output a prediction of" accident "or" no accident " You can
【００１６】また、着雪量推定装置４は気象予報データ
補正装置２２から与えられる気象予報データを基に着雪
量を推定する機能を有しており、気象予報データ補正装
置２で補正された気象データが入力され、他に、送電線
の径や抵抗等の送電線パラメータが入力されている。着
雪量推定装置４は、気象データ及び送電線パラメータを
基に３時間先の送電線の着雪量を推定計算する。Further, the snow accretion amount estimation device 4 has a function of estimating the snow accretion amount based on the weather forecast data provided from the weather forecast data correction device 22, and is corrected by the weather forecast data correction device 2. Meteorological data is input, and in addition, transmission line parameters such as the diameter and resistance of the transmission line are input. The snow accretion amount estimation device 4 estimates and calculates the snow accretion amount of the transmission line three hours ahead based on the meteorological data and the transmission line parameter.
【００１７】更に、警報判定装置５は、雪害判定装置３
の判定結果と着雪量推定装置４の着雪量推定計算値から
警報を出力するか否かを判定する。この警報判定装置５
はＡＮＤ回路を用いて構成され、雪害判定装置３の雪害
判定結果と着雪量推定装置４の推定結果が予め設定され
ている閾値を越えているか否かの論理積を演算する。そ
して、雪害判定結果が「事故有り」で且つ着雪量推定結
果が閾値以上の場合には、警報を発生する。Further, the alarm judging device 5 is a snow damage judging device 3.
It is determined whether or not to output an alarm based on the determination result of No. 1 and the snowfall amount estimation calculation value of the snowfall amount estimation device 4. This alarm judgment device 5
Is configured by using an AND circuit, and calculates a logical product of whether the snow damage determination result of the snow damage determination device 3 and the estimation result of the snow accretion amount estimation device 4 exceed a preset threshold value. If the snow damage determination result is “accident present” and the snow accretion amount estimation result is equal to or more than the threshold value, an alarm is issued.
【００１８】[0018]
【実施例】ここで、最適条件の根拠について説明する。
本発明者らは、平成６年３月２０日から３月２７日にか
けて２４時間先予報データとメッシュ実況データを比較
した。その結果が図２であり、横軸は時刻を示し、縦軸
は気温を示している。図中の実線は、或る格子点におけ
る２４時間先予報データの気温予報値、鎖線は或る５ｋ
ｍメッシュにおける気温実況値を示している。[Embodiment] Here, the basis of the optimum condition will be described.
The inventors of the present invention compared the 24-hour forecast data with the mesh live data from March 20, 1994 to March 27, 1994. The result is shown in FIG. 2, where the horizontal axis represents time and the vertical axis represents temperature. The solid line in the figure is the temperature forecast value of the forecast data for 24 hours ahead at a certain grid point, and the chain line is a certain 5k.
The actual temperature value in the m-mesh is shown.
【００１９】図２から２４時間先予報データの気温予報
値の変化パターンは、５ｋｍメッシュにおける気温実況
値の変化パターンと良く類似していることがわかる。風
速及び降水量に関しても同様の比較を行ったところ、２
４時間先予報データとメッシュ実況データの変化のパタ
ーンは良く類似していることが確認された。しかし、絶
対値に関して見ると、時として両者にかなりのずれがあ
るため、２４時間先予報データの絶対値に関して実況値
による補正を行うことにより、２４時間先予報データを
そのまま使用するよりも、より精度の高い気象データを
得ることができる。It can be seen from FIG. 2 that the change pattern of the temperature forecast value of the 24-hour ahead forecast data is very similar to the change pattern of the actual temperature value in the 5 km mesh. A similar comparison was made regarding wind speed and precipitation.
It was confirmed that the patterns of changes in the 4-hour forecast data and the live mesh data are very similar. However, in terms of absolute values, sometimes there is a considerable difference between the two, so by correcting the absolute value of the 24-hour forecast data with the live condition value, it is better than using the 24-hour forecast data as it is. It is possible to obtain highly accurate weather data.
【００２０】[0020]
【発明の効果】以上より明らかな如く、本発明によれ
ば、毎時刻に提供される気象実況データを用いて警報の
対象となる長時間先までの気象予報データを補正し、こ
の補正した気象予報データを基に雪害を予測するように
したので、高い予測精度が得られ、雪害予測の確度を高
めることができる。As is apparent from the above, according to the present invention, the weather forecast data up to a long time before the warning is corrected by using the meteorological condition data provided at every time, and the corrected weather is corrected. Since the snow damage is predicted based on the forecast data, high prediction accuracy can be obtained and the accuracy of snow damage prediction can be improved.
【図１】本発明の送電線雪害警報システムの構成を示す
ブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a transmission line snow damage warning system of the present invention.
【図２】或る時期における２４時間先予報データとメッ
シュ実況データを比較した結果を示す特性図である。FIG. 2 is a characteristic diagram showing a result of comparison between 24-hour ahead forecast data and live mesh data at a certain time.
１ データ受信装置 ２ 気象予報データ補正装置 ３ 雪害判定装置 ４ 着雪量推定装置 ５ 警報判定装置 1 data receiving device 2 weather forecast data correction device 3 snow damage determination device 4 snow accretion amount estimation device 5 alarm determination device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 斎藤 賢介 東京都千代田区内幸町１丁目１番３号 東 京電力株式会社内 (72)発明者 北川 博朗 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 (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 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Kensuke Saito 1-3-3 Uchisaiwaicho, Chiyoda-ku, Tokyo Within Tokyo Electric Power Company (72) Hiroro Kitagawa 5-1-1 Hidakacho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture No. Hitachi Cable Co., Ltd., Optro System Research Center (72) Inventor Yoshio Ichi, 5-1-1 Hidakacho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Hitachi Cable Co., Ltd., Optro System Research Center
Claims (3)
いて送電線の雪害を事前に予測して警報を発する送電線
雪害警報システムにおいて、 毎時刻に提供される気象実況データを用いて警報の対象
となる長時間先までの気象予報データを補正する補正手
段と、この補正した気象予報データを基に雪害を予測す
る予測手段を設けたことを特徴とする送電線雪害警報シ
ステム。1. A transmission line snow damage warning system that predicts snow damage on a transmission line in advance based on weather data such as temperature, wind speed, and precipitation amount and issues an alarm, using meteorological data provided at every time. A transmission line snow damage warning system, comprising: a correction unit that corrects weather forecast data up to a long time before the warning and a prediction unit that predicts snow damage based on the corrected weather forecast data.
気象実況データとして５ｋｍメッシュ毎の気象実況値を
用い、上記長時間先までの気象予報データとして緯度及
び経度がＧＰＶ（Gird Point Value) の格子点における
２４時間先までの気象予報データを用いることを特徴と
する請求項１記載の送電線雪害警報システム。2. The correction means uses the meteorological condition value for each 5 km mesh as the meteorological condition data provided at each time, and the latitude and longitude are GPV (Gird Point Value) as the meteorological forecast data up to the long time ahead. 2. The power line snow damage warning system according to claim 1, wherein the weather forecast data up to 24 hours ahead at the grid point is used.
いて送電線の雪害を事前に予測して警報を発する送電線
雪害警報システムにおいて、 長時間先までの気象予報データ及び毎時刻に提供される
気象実況データを受信するデータ受信装置と、 前記毎時刻に提供される気象実況データを用いて警報の
対象となる前記長時間先までの気象予報データを補正す
る気象予報データ補正装置と、 前記気象予報データ補正装置からの補正データを基にニ
ューラルネットによって雪害発生の有無を判別する雪害
判定装置と、 前記気象予報データから着雪量を推定する着雪量推定装
置と、 前記雪害判定装置による判定結果及び前記着雪量推定装
置で推定した着雪量に基づいて警報を発するか否かを判
定する警報判定手段とを具備することを特徴とする送電
線雪害警報システム。3. A transmission line snow damage warning system that predicts snow damage on a transmission line in advance based on weather data such as temperature, wind speed, precipitation, etc. and issues an alarm. A data receiving device for receiving provided meteorological data, and a meteorological forecast data correction device for compensating meteorological forecast data up to the long time ahead, which is a target of an alarm, by using the meteorological data provided at each time. A snow damage determination device that determines whether or not snow damage has occurred by a neural network based on the correction data from the weather forecast data correction device; a snow landing amount estimation device that estimates the snow landing amount from the weather forecast data; An alarm determination means for determining whether or not to issue an alarm based on the determination result by the device and the snow accretion amount estimated by the snow accretion amount estimation device. Line snow alarm system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05566796A JP3316368B2 (en) | 1996-03-13 | 1996-03-13 | Transmission line snow damage alarm system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05566796A JP3316368B2 (en) | 1996-03-13 | 1996-03-13 | Transmission line snow damage alarm system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09243757A true JPH09243757A (en) | 1997-09-19 |
| JP3316368B2 JP3316368B2 (en) | 2002-08-19 |
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ID=13005219
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|---|---|---|---|
| JP05566796A Expired - Fee Related JP3316368B2 (en) | 1996-03-13 | 1996-03-13 | Transmission line snow damage alarm system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3316368B2 (en) |
Cited By (4)
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1996
- 1996-03-13 JP JP05566796A patent/JP3316368B2/en not_active Expired - Fee Related
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