JPH10257694A - 送電線事故原因判別方法 - Google Patents
送電線事故原因判別方法Info
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- JPH10257694A JPH10257694A JP7913797A JP7913797A JPH10257694A JP H10257694 A JPH10257694 A JP H10257694A JP 7913797 A JP7913797 A JP 7913797A JP 7913797 A JP7913797 A JP 7913797A JP H10257694 A JPH10257694 A JP H10257694A
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- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
- Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location
Landscapes
- Testing Of Short-Circuits, Discontinuities, Leakage, Or Incorrect Line Connections (AREA)
- Locating Faults (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Electric Cable Installation (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 人間の経験あるいは判断によらずに、早期に
かつ正確に事故原因を突き止めることのできる送電線事
故原因判別方法を提供することにある。 【解決手段】 事故が発生すると、ステップＳ２で警戒
警報発令中であるか否かの判断がなされる。この判断が
肯定の時には、ステップＳ３に進んで、警戒警報発令中
の事故原因が判別される。例えば、雷警戒運転発令中で
あれば、雷撃事故と判定される。一方、否定の時には、
警戒警報発令中の事故原因が判別される。この場合の事
故原因は、事故発生時の状況と前記事故原因別の事故発
生率との関係を示すデータベースを基に、判定される。
事故原因としては、例えば、クレーン接触、鳥獣接触、
樹木接近、他物接触、飛来物接触、伐採中作業過失、作
業員作業過失、およびその他が考えられる。
かつ正確に事故原因を突き止めることのできる送電線事
故原因判別方法を提供することにある。 【解決手段】 事故が発生すると、ステップＳ２で警戒
警報発令中であるか否かの判断がなされる。この判断が
肯定の時には、ステップＳ３に進んで、警戒警報発令中
の事故原因が判別される。例えば、雷警戒運転発令中で
あれば、雷撃事故と判定される。一方、否定の時には、
警戒警報発令中の事故原因が判別される。この場合の事
故原因は、事故発生時の状況と前記事故原因別の事故発
生率との関係を示すデータベースを基に、判定される。
事故原因としては、例えば、クレーン接触、鳥獣接触、
樹木接近、他物接触、飛来物接触、伐採中作業過失、作
業員作業過失、およびその他が考えられる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は送電線事故原因判
別方法に関し、特に人間の判断によらずとも、送電線の
事故原因を、正確かつ容易に判定することのできる送電
線事故原因判別方法に関する。
別方法に関し、特に人間の判断によらずとも、送電線の
事故原因を、正確かつ容易に判定することのできる送電
線事故原因判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】送電線事故は広範囲に影響を及ぼすた
め、早急に復旧する必要がある。復旧の非常巡視におい
てクレーン接触や鳥獣接触、作業過失などの事故原因は
より効率的に非常巡視を行うための事前情報として非常
に重要である。また、作業過失などは人身事故に至る場
合があり、再閉路を中止する等の措置を要するため、復
旧にも影響を及ぼす。この結果、事故原因の判別は大き
な課題となっている。
め、早急に復旧する必要がある。復旧の非常巡視におい
てクレーン接触や鳥獣接触、作業過失などの事故原因は
より効率的に非常巡視を行うための事前情報として非常
に重要である。また、作業過失などは人身事故に至る場
合があり、再閉路を中止する等の措置を要するため、復
旧にも影響を及ぼす。この結果、事故原因の判別は大き
な課題となっている。
【０００３】従来の送電線の事故原因の判別は、事故発
生時に系統運用者自身の経験から事故原因を推定した
り、事故発生後に非常巡視を行い、巡視の結果から事故
の原因を最終的に判定する等の事故原因判別手法をとっ
ていた。しかし、送電線の信頼度の向上などで事故自体
が減少し、事故推定の経験をする機会も減り、経験者も
老齢化しており、経験から事故の判別を行うことは困難
な状況になっている。
生時に系統運用者自身の経験から事故原因を推定した
り、事故発生後に非常巡視を行い、巡視の結果から事故
の原因を最終的に判定する等の事故原因判別手法をとっ
ていた。しかし、送電線の信頼度の向上などで事故自体
が減少し、事故推定の経験をする機会も減り、経験者も
老齢化しており、経験から事故の判別を行うことは困難
な状況になっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このように、事故原因
の判断は、系統運用者の経験に大きく依存するので、系
統運用者の業務経歴や年齢等で、各人の経験がそれぞれ
異なり、未経験者の原因の判別は極めて困難である。し
かも、人間の経験による事故原因の判別はその時の精神
状態等に依存し、必ずしも正確ではないので、事故原因
の判別に関しては人間の経験のみに頼ることはできな
い。
の判断は、系統運用者の経験に大きく依存するので、系
統運用者の業務経歴や年齢等で、各人の経験がそれぞれ
異なり、未経験者の原因の判別は極めて困難である。し
かも、人間の経験による事故原因の判別はその時の精神
状態等に依存し、必ずしも正確ではないので、事故原因
の判別に関しては人間の経験のみに頼ることはできな
い。
【０００５】一方、事故点探査のために非常巡視する
時、事故点で被害物を発見できなかった場合、事故原因
の推測手段がないため、事故は「原因不明」として保留
される場合が少なくない。
時、事故点で被害物を発見できなかった場合、事故原因
の推測手段がないため、事故は「原因不明」として保留
される場合が少なくない。
【０００６】さらに、短時間の停電であっても社会に与
える影響が大きいので、非常巡視終了迄に数時間あるい
は長時間かかることは、早期に事故原因を突き止め復旧
作業を迅速に行う上において、大きな支障を及ぼす。
える影響が大きいので、非常巡視終了迄に数時間あるい
は長時間かかることは、早期に事故原因を突き止め復旧
作業を迅速に行う上において、大きな支障を及ぼす。
【０００７】したがって、送電線路に事故が発生した
時、早急に且つ正確に、容易に事故原因の判別を行う方
法が要求されている。なお、事故の未然防止のため、事
故発生前に、事故が発生するとすれば「どのような事故
である可能性があるか」を推測することも望まれてい
る。
時、早急に且つ正確に、容易に事故原因の判別を行う方
法が要求されている。なお、事故の未然防止のため、事
故発生前に、事故が発生するとすれば「どのような事故
である可能性があるか」を推測することも望まれてい
る。
【０００８】本発明の目的は、前記した従来技術の問題
点を除去し、人間の経験あるいは判断によらずに、早期
にかつ正確に事故原因を突き止めることのできる送電線
事故原因判別方法を提供することにある。
点を除去し、人間の経験あるいは判断によらずに、早期
にかつ正確に事故原因を突き止めることのできる送電線
事故原因判別方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記した目的を達成する
ために、この発明は、送電線において発生する事故原因
を判定する送電線事故原因判別方法において、事故発生
時の状況データを基に、予め過去の事故実績データに基
づいて作成されたデータベースから、予想される事故原
因の発生率を求め、該発生率を該事故原因別に集計し
て、事故原因を判定するようにした点に特徴がある。ま
た、本発明は、前記事故発生時の状況データに対する事
故発生率から事故原因可能性度合を評価し、該評価から
事故原因確率を求め、該事故原因確率の高い事故原因
を、事故原因とするようにした点に特徴がある。
ために、この発明は、送電線において発生する事故原因
を判定する送電線事故原因判別方法において、事故発生
時の状況データを基に、予め過去の事故実績データに基
づいて作成されたデータベースから、予想される事故原
因の発生率を求め、該発生率を該事故原因別に集計し
て、事故原因を判定するようにした点に特徴がある。ま
た、本発明は、前記事故発生時の状況データに対する事
故発生率から事故原因可能性度合を評価し、該評価から
事故原因確率を求め、該事故原因確率の高い事故原因
を、事故原因とするようにした点に特徴がある。
【００１０】この発明によれば、前記データベースを用
いて、事故発生時の状況データから事故原因を究明でき
るので、人間の経験あるいは判断によらずに、早期にか
つ正確に事故原因を突き止めることができるようにな
る。
いて、事故発生時の状況データから事故原因を究明でき
るので、人間の経験あるいは判断によらずに、早期にか
つ正確に事故原因を突き止めることができるようにな
る。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照して、本発明
の一実施形態を詳細に説明する。図２は、本発明が適用
されるコンピュータの概略の構成を示す。１はコンピュ
ータ全体の動作を制御する中央演算処理装置（ＣＰ
Ｕ）、２は該コンピュータの制御プログラム、該制御に
必要なデータ、パラメータ等を格納するリードオンリー
メモリ（ＲＯＭ）、３は処理に必要な作業領域となった
り必要なデータ、パラメータ等を格納するランダムアク
セスメモリ（ＲＡＭ）、４はテンキー、各種の機能キ
ー、ポインティングデバイス等を含む入力装置、５はＣ
ＲＴ等からなる表示装置、６はハードディスクである。
後述するデータベースは、前記ＲＯＭ２、ＲＡＭ３また
はハードディスク６に格納することができる。
の一実施形態を詳細に説明する。図２は、本発明が適用
されるコンピュータの概略の構成を示す。１はコンピュ
ータ全体の動作を制御する中央演算処理装置（ＣＰ
Ｕ）、２は該コンピュータの制御プログラム、該制御に
必要なデータ、パラメータ等を格納するリードオンリー
メモリ（ＲＯＭ）、３は処理に必要な作業領域となった
り必要なデータ、パラメータ等を格納するランダムアク
セスメモリ（ＲＡＭ）、４はテンキー、各種の機能キ
ー、ポインティングデバイス等を含む入力装置、５はＣ
ＲＴ等からなる表示装置、６はハードディスクである。
後述するデータベースは、前記ＲＯＭ２、ＲＡＭ３また
はハードディスク６に格納することができる。
【００１２】後述の説明から明らかになるように、本発
明は基本的にはデータベースを用いて送電線の事故の原
因の判別を行うので、まずデータベースの作成の仕方か
ら説明する。
明は基本的にはデータベースを用いて送電線の事故の原
因の判別を行うので、まずデータベースの作成の仕方か
ら説明する。
【００１３】データベースの作成については、まず過去
の事故実績データに基づき、事故原因を種目として分類
する。例えば、クレーン接触や鳥獣接触、作業過失、他
物接触等の事故原因種目を図１５に示すように分類す
る。
の事故実績データに基づき、事故原因を種目として分類
する。例えば、クレーン接触や鳥獣接触、作業過失、他
物接触等の事故原因種目を図１５に示すように分類す
る。
【００１４】次に、それぞれの事故原因種目に対して関
係のあると考えられる事故状況データを分析・整理す
る。例えば、図１６に示されているように、事故発生の
時間や天候状況、季節、送電線の電圧、事故回線数、再
閉路状況等のデータを事故状況データとして整理する。
係のあると考えられる事故状況データを分析・整理す
る。例えば、図１６に示されているように、事故発生の
時間や天候状況、季節、送電線の電圧、事故回線数、再
閉路状況等のデータを事故状況データとして整理する。
【００１５】さらに、各事故原因種目に対して事故状況
データにおける特徴を把握する。例えば、クレーン接触
の場合、事故発生の時間は午前中の場合が多い、天候状
況は晴と曇りの場合が多い、事故発生期日は平日が殆ど
であり、事故発生時に再閉路失敗が多いなどの特徴を明
確にする。あるいは、鳥獣接触の場合、事故回線は殆ど
１回線事故であり、事故の発生時間は深夜或は早朝が多
い、事故発生時の再閉路は良が非常に多いなどの特徴を
明らかにする。これらの特徴より、事故原因判別に必要
と思われる事故状況データに対して要素を確定する。
データにおける特徴を把握する。例えば、クレーン接触
の場合、事故発生の時間は午前中の場合が多い、天候状
況は晴と曇りの場合が多い、事故発生期日は平日が殆ど
であり、事故発生時に再閉路失敗が多いなどの特徴を明
確にする。あるいは、鳥獣接触の場合、事故回線は殆ど
１回線事故であり、事故の発生時間は深夜或は早朝が多
い、事故発生時の再閉路は良が非常に多いなどの特徴を
明らかにする。これらの特徴より、事故原因判別に必要
と思われる事故状況データに対して要素を確定する。
【００１６】例えば、図１６に示すように、天候状況と
いう事故状況データにおいては、晴、曇および風・雨の
３つを要素とする。事故発生時間の事故状況データにお
いては、早朝（４：０１〜８：００）、午前（８：０１
〜１１：００）、正午（１１：０１〜１３：００）、午
後（１３：０１〜１７：００）、夕方（１７：０１〜１
９：００）、夜間（１９：０１〜翌日の４：００）の６
つを時間帯要素とする。事故発生日は平日と休日の２つ
を要素とする。送電線電圧は２２０ＫＶ以上と２２０Ｋ
Ｖ未満の２つを要素とする。事故回線は１回線と２回線
の２つを要素とする。再閉路状況は良と失敗の２つを要
素とする。
いう事故状況データにおいては、晴、曇および風・雨の
３つを要素とする。事故発生時間の事故状況データにお
いては、早朝（４：０１〜８：００）、午前（８：０１
〜１１：００）、正午（１１：０１〜１３：００）、午
後（１３：０１〜１７：００）、夕方（１７：０１〜１
９：００）、夜間（１９：０１〜翌日の４：００）の６
つを時間帯要素とする。事故発生日は平日と休日の２つ
を要素とする。送電線電圧は２２０ＫＶ以上と２２０Ｋ
Ｖ未満の２つを要素とする。事故回線は１回線と２回線
の２つを要素とする。再閉路状況は良と失敗の２つを要
素とする。
【００１７】次に、全ての事故原因種目における要素と
事故発生数との関係を後述するように事故発生率として
算出する。その事故発生率を用いて事故原因判別システ
ムのデータベースを作成して、準備しておくことが本発
明のーつの特徴である。
事故発生数との関係を後述するように事故発生率として
算出する。その事故発生率を用いて事故原因判別システ
ムのデータベースを作成して、準備しておくことが本発
明のーつの特徴である。
【００１８】上述した事故発生率の求め方をさらに説明
するために、図１７に、一例として要素が晴、曇、風・
雨である場合の事故発生率を示す。該事故発生率は、該
事故原因種目での要素に関わる事故発生数と該当事故原
因種目の事故発生の総数との比であり、下記の(1) 式で
求められる。 事故発生率＝（事故発生数／事故発生総数）×１００％ …(1) 以上の考えを基に作成された事故原因判別システムのデ
ータベースの一例を、図１８に示す。このデータベース
は、図１８の横列に列挙されているように、事故原因種
目を８種目とし、縦列に列挙されているように、事故状
況データを６個としている。該データベース中の発生率
ｒijは、下記の式(2) から求められる。 ｒij＝（Ｐij／ｑj ）×１００％ …(2) ここに、（ｉ＝１，２，…，ｎ；ｊ＝１，２，…，ｍ） ただし、ｎは事故状況データ数、ｍは事故種目数、Ｐij
はｊ番目の事故種目において、ｉ番目事故状況データに
おける該当要素による事故発生件数、ｑj はｊ番目の事
故種目における過去事故発生総件数である。
するために、図１７に、一例として要素が晴、曇、風・
雨である場合の事故発生率を示す。該事故発生率は、該
事故原因種目での要素に関わる事故発生数と該当事故原
因種目の事故発生の総数との比であり、下記の(1) 式で
求められる。 事故発生率＝（事故発生数／事故発生総数）×１００％ …(1) 以上の考えを基に作成された事故原因判別システムのデ
ータベースの一例を、図１８に示す。このデータベース
は、図１８の横列に列挙されているように、事故原因種
目を８種目とし、縦列に列挙されているように、事故状
況データを６個としている。該データベース中の発生率
ｒijは、下記の式(2) から求められる。 ｒij＝（Ｐij／ｑj ）×１００％ …(2) ここに、（ｉ＝１，２，…，ｎ；ｊ＝１，２，…，ｍ） ただし、ｎは事故状況データ数、ｍは事故種目数、Ｐij
はｊ番目の事故種目において、ｉ番目事故状況データに
おける該当要素による事故発生件数、ｑj はｊ番目の事
故種目における過去事故発生総件数である。
【００１９】以下に、前記データベースを例に上げて、
本発明の送電線事故原因判別方法の一実施形態を詳細に
説明する。図１は、本実施形態の基本構成を示すフロー
チャートである。ステップＳ１にて送電線事故が発生す
ると、該送電線事故に関する情報の取り込みが行われ
る。例えば、事故発生年月日、時間、天候、送電線電
圧、事故回線、再閉路状況、警戒警報発令状況等の情報
の取り込みが行われる。ステップＳ２では、警戒警報発
令中か否かの判断がなされる。この判断が肯定の場合に
は、ステップＳ３に進んで、警戒警報発令中の事故原因
を判別する動作が行われる。一方、前記ステップＳ２の
判断が否定の時には、ステップＳ４に進んで、警戒警報
発令なしの事故原因を判別する動作が行われる。
本発明の送電線事故原因判別方法の一実施形態を詳細に
説明する。図１は、本実施形態の基本構成を示すフロー
チャートである。ステップＳ１にて送電線事故が発生す
ると、該送電線事故に関する情報の取り込みが行われ
る。例えば、事故発生年月日、時間、天候、送電線電
圧、事故回線、再閉路状況、警戒警報発令状況等の情報
の取り込みが行われる。ステップＳ２では、警戒警報発
令中か否かの判断がなされる。この判断が肯定の場合に
は、ステップＳ３に進んで、警戒警報発令中の事故原因
を判別する動作が行われる。一方、前記ステップＳ２の
判断が否定の時には、ステップＳ４に進んで、警戒警報
発令なしの事故原因を判別する動作が行われる。
【００２０】次に、前記ステップＳ２およびＳ３の処理
の一具体例を、図３を参照して詳細に説明する。ステッ
プＳ１１では、雷警戒運転発令中か否かの判断がなさ
れ、該判断が肯定の時にはステップＳ１２に進んで、雷
撃事故が原因であると判定する。ステップＳ１１の判断
が否定の時にはステップＳ１３に進んで、台風警戒発令
中か否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはス
テップＳ１４に進んで、台風が事故の原因であると判定
する。次に、ステップＳ１３の判断が否定の時には、ス
テップＳ１５に進んで、暴風雪波浪警報発令中であるか
否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはステッ
プＳ１６に進んで、雪害が事故の原因であると判定す
る。該ステップＳ１５の判断が否定の時には、ステップ
Ｓ２、Ｓ３の処理は終了し、図１のステップＳ４に進
む。以上のように、警戒警報発令中の場合に送電線事故
が発生した時には、殆どの場合、該警戒警報の種類に起
因する事故であるので、前記の手順で事故原因を判定す
る。
の一具体例を、図３を参照して詳細に説明する。ステッ
プＳ１１では、雷警戒運転発令中か否かの判断がなさ
れ、該判断が肯定の時にはステップＳ１２に進んで、雷
撃事故が原因であると判定する。ステップＳ１１の判断
が否定の時にはステップＳ１３に進んで、台風警戒発令
中か否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはス
テップＳ１４に進んで、台風が事故の原因であると判定
する。次に、ステップＳ１３の判断が否定の時には、ス
テップＳ１５に進んで、暴風雪波浪警報発令中であるか
否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはステッ
プＳ１６に進んで、雪害が事故の原因であると判定す
る。該ステップＳ１５の判断が否定の時には、ステップ
Ｓ２、Ｓ３の処理は終了し、図１のステップＳ４に進
む。以上のように、警戒警報発令中の場合に送電線事故
が発生した時には、殆どの場合、該警戒警報の種類に起
因する事故であるので、前記の手順で事故原因を判定す
る。
【００２１】図４は、前記ステップＳ４の警戒警報発令
なしの場合の事故判別処理の概要を示すフローチャート
である。ステップＳ２１では天候状況による事故原因判
別処理、ステップＳ２２では事故発生時刻による事故原
因判別処理、ステップＳ２３では季節による事故原因判
別処理、ステップＳ２４では平日と休日による事故原因
判別処理、ステップＳ２５では事故回線による事故原因
判別処理、ステップＳ２６では送電線電圧、再閉路状
況、事故回線による事故原因判別処理、およびステップ
Ｓ２７では事故発生可能性の度合いの評価と事故原因確
率の算出処理が行われる。
なしの場合の事故判別処理の概要を示すフローチャート
である。ステップＳ２１では天候状況による事故原因判
別処理、ステップＳ２２では事故発生時刻による事故原
因判別処理、ステップＳ２３では季節による事故原因判
別処理、ステップＳ２４では平日と休日による事故原因
判別処理、ステップＳ２５では事故回線による事故原因
判別処理、ステップＳ２６では送電線電圧、再閉路状
況、事故回線による事故原因判別処理、およびステップ
Ｓ２７では事故発生可能性の度合いの評価と事故原因確
率の算出処理が行われる。
【００２２】前記したステップＳ２１〜Ｓ２７の処理
を、ある事故の具体例を用いて、より詳細に説明する。
いま、ある送電線事故があり、事故状況データの具体例
が下記の〜のようであったとする。天候は晴、
時間は午前の１０時１６分、季節は８月、事故発生
日は金曜日、事故回線は１回線、電圧は２２０Ｖ以
下、再閉路は良。
を、ある事故の具体例を用いて、より詳細に説明する。
いま、ある送電線事故があり、事故状況データの具体例
が下記の〜のようであったとする。天候は晴、
時間は午前の１０時１６分、季節は８月、事故発生
日は金曜日、事故回線は１回線、電圧は２２０Ｖ以
下、再閉路は良。
【００２３】図５は、前記ステップＳ２１の処理の一例
を示すフローチャートである。ステップＳ２１１では、
天候が晴れであるか否かの判断がなされる。この判断が
肯定になると、ステップＳ２１２に進んで晴れ事故発生
率が前記図１８のデータベースから求められる。ステッ
プＳ２１１の判断が否定の時にはステップＳ２１３に進
んで、天候は曇りか否かの判断がなされる。この判断が
肯定の時にはステップＳ２１４に進んで、曇り事故発生
率が求められる。一方、前記ステップＳ２１３の判断が
否定の時にはステップＳ２１５に進んで、風雨時事故発
生率が求められる。前記した事故事例では、天候は晴
であるから、ステップＳ２１２の処理が行われる。すな
わち、事故状況データを晴とする、各事故種目における
事故の発生率は、図１８のデータベースにより、次のよ
うになる。
を示すフローチャートである。ステップＳ２１１では、
天候が晴れであるか否かの判断がなされる。この判断が
肯定になると、ステップＳ２１２に進んで晴れ事故発生
率が前記図１８のデータベースから求められる。ステッ
プＳ２１１の判断が否定の時にはステップＳ２１３に進
んで、天候は曇りか否かの判断がなされる。この判断が
肯定の時にはステップＳ２１４に進んで、曇り事故発生
率が求められる。一方、前記ステップＳ２１３の判断が
否定の時にはステップＳ２１５に進んで、風雨時事故発
生率が求められる。前記した事故事例では、天候は晴
であるから、ステップＳ２１２の処理が行われる。すな
わち、事故状況データを晴とする、各事故種目における
事故の発生率は、図１８のデータベースにより、次のよ
うになる。
【００２４】ｒ11＝６０．００％、ｒ12＝４２．９０
％、ｒ13＝６０．００％、ｒ14＝６２．５０％、ｒ15＝
５０．００％、ｒ16＝７５．００％、ｒ17＝５０．００
％、ｒ18＝６６．７０％。
％、ｒ13＝６０．００％、ｒ14＝６２．５０％、ｒ15＝
５０．００％、ｒ16＝７５．００％、ｒ17＝５０．００
％、ｒ18＝６６．７０％。
【００２５】次に、図６は前記ステップＳ２２の処理の
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２２０で
は、事故発生時刻が８時０１分から１１時００分である
か否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはステ
ップＳ２２１に進んで、８時０１分〜１１時００分の事
故発生率が、図１８のデータベースから求められる。以
下同様に、事故発生時刻がステップＳ２２２、Ｓ２２
４、Ｓ２２６、Ｓ２２８に該当するか否かの判断がなさ
れ、該事故発生時刻がいずれかの時刻に該当する場合に
は対応する事故発生率が求められる。前記ステップＳ２
２０、Ｓ２２２、Ｓ２２４、Ｓ２２６、およびＳ２２８
のいずれもが否定の時にはステップＳ２２ａに進んで、
４時０１分から８時までの事故発生率が求められる。前
記した事故事例では、時間は午前の１０時１６分であ
るから、ステップＳ２２１にて事故発生率が求められ
る。事故状況データを午前の８時４４分とする、各事故
種目における事故の発生率は、図１８のデータベースに
より、次のようになる。
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２２０で
は、事故発生時刻が８時０１分から１１時００分である
か否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはステ
ップＳ２２１に進んで、８時０１分〜１１時００分の事
故発生率が、図１８のデータベースから求められる。以
下同様に、事故発生時刻がステップＳ２２２、Ｓ２２
４、Ｓ２２６、Ｓ２２８に該当するか否かの判断がなさ
れ、該事故発生時刻がいずれかの時刻に該当する場合に
は対応する事故発生率が求められる。前記ステップＳ２
２０、Ｓ２２２、Ｓ２２４、Ｓ２２６、およびＳ２２８
のいずれもが否定の時にはステップＳ２２ａに進んで、
４時０１分から８時までの事故発生率が求められる。前
記した事故事例では、時間は午前の１０時１６分であ
るから、ステップＳ２２１にて事故発生率が求められ
る。事故状況データを午前の８時４４分とする、各事故
種目における事故の発生率は、図１８のデータベースに
より、次のようになる。
【００２６】ｒ21＝７０．００％、ｒ22＝２０．００
％、ｒ23＝６．７０％、ｒ24＝２５．００％、ｒ25＝２
５．００％、ｒ26＝２５．００％、ｒ27＝２５．００
％、ｒ28＝３３．３０％。
％、ｒ23＝６．７０％、ｒ24＝２５．００％、ｒ25＝２
５．００％、ｒ26＝２５．００％、ｒ27＝２５．００
％、ｒ28＝３３．３０％。
【００２７】次に、図７は前記ステップＳ２３の処理の
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２３０で
は、事故発生季節が３，４または５月か否かの判断がな
される。この判断が肯定の時にはステップＳ２３１に進
み、該３〜５月の事故発生率が求められる。以下同様
に、ステップＳ２３２〜Ｓ２３６の処理が行われる。
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２３０で
は、事故発生季節が３，４または５月か否かの判断がな
される。この判断が肯定の時にはステップＳ２３１に進
み、該３〜５月の事故発生率が求められる。以下同様
に、ステップＳ２３２〜Ｓ２３６の処理が行われる。
【００２８】前記した事故事例では、事故発生季節は、
季節は８月であるから、ステップＳ２３３にて、事故
発生率が求められる。この場合の各事故種目における事
故の発生率は、図１８のデータベースにより、次のよう
になる。
季節は８月であるから、ステップＳ２３３にて、事故
発生率が求められる。この場合の各事故種目における事
故の発生率は、図１８のデータベースにより、次のよう
になる。
【００２９】ｒ31＝１５．００％、ｒ32＝１７．１０
％、ｒ33＝６０．００％、ｒ34＝１２．５０％、ｒ35＝
５０．００％、ｒ36＝２５．００％、ｒ37＝０．００
％、ｒ38＝２５．００％。
％、ｒ33＝６０．００％、ｒ34＝１２．５０％、ｒ35＝
５０．００％、ｒ36＝２５．００％、ｒ37＝０．００
％、ｒ38＝２５．００％。
【００３０】次に、図８は前記ステップＳ２４の処理の
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２４０で
は、事故の発生日が平日であるか否かの判断がなされ
る。この判断が肯定の時にはステップＳ２４１に進んで
平日の事故発生率が求められる。前記判断が否定の時に
はステップＳ２４２に進んで、休日の事故発生率が求め
られる。
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２４０で
は、事故の発生日が平日であるか否かの判断がなされ
る。この判断が肯定の時にはステップＳ２４１に進んで
平日の事故発生率が求められる。前記判断が否定の時に
はステップＳ２４２に進んで、休日の事故発生率が求め
られる。
【００３１】前記した事故事例では、事故発生日は事
故発生日は金曜日であるから、図１８のデータベースに
おいて、平日の要素が適用され、次のようになる。
故発生日は金曜日であるから、図１８のデータベースに
おいて、平日の要素が適用され、次のようになる。
【００３２】ｒ41＝８５．００％、ｒ42＝７４．３０
％、ｒ43＝６６．７０％、ｒ44＝２５．００％、ｒ45＝
７５．００％、ｒ46＝７５．００％、ｒ47＝８７．５０
％、ｒ48＝７５．００％。
％、ｒ43＝６６．７０％、ｒ44＝２５．００％、ｒ45＝
７５．００％、ｒ46＝７５．００％、ｒ47＝８７．５０
％、ｒ48＝７５．００％。
【００３３】次に、図９は前記ステップＳ２５の処理の
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２５０で
は、事故を起こした回線数が１回線だけであるか否かの
判断がなされる。該判断が肯定の時にはステップＳ２５
１に進んで１回線事故の事故発生率が求められる。一
方、否定の時にはステップＳ２５２に進んで、２回線事
故の事故発生率が求められる。
一例を示すフローチャートである。ステップＳ２５０で
は、事故を起こした回線数が１回線だけであるか否かの
判断がなされる。該判断が肯定の時にはステップＳ２５
１に進んで１回線事故の事故発生率が求められる。一
方、否定の時にはステップＳ２５２に進んで、２回線事
故の事故発生率が求められる。
【００３４】前記した事故事例では、事故回線は１回
線であるから、前記データベースにおいて、１回線要素
が適用され、次のようになる。
線であるから、前記データベースにおいて、１回線要素
が適用され、次のようになる。
【００３５】ｒ51＝７０．００％、ｒ52＝１００．００
％、ｒ53＝１００．００％、ｒ54＝１００．００％、ｒ
55＝７５．００％、ｒ56＝１００．００％、ｒ57＝８
７．５０％、ｒ58＝５８．３０％。
％、ｒ53＝１００．００％、ｒ54＝１００．００％、ｒ
55＝７５．００％、ｒ56＝１００．００％、ｒ57＝８
７．５０％、ｒ58＝５８．３０％。
【００３６】次に、図１０は前記ステップＳ２６の処理
の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２６０
では、該当事故回線の送電線電圧が２２０ｋＶ以下であ
るか否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはス
テップＳ２６１に進んで、再閉路が良好であるか否かの
判断が行われる。この判断が否定の時にはステップＳ２
６３に進んで、２２０ｋＶ以下かつ再閉路失敗の事故発
生率が求められる。一方、肯定の時にはステップＳ２６
４に進んで、２２０ｋＶ以下かつ再閉路良の事故発生率
が求められる。次に、前記ステップＳ２６０の判断が否
定の時には、ステップＳ２６２に進んで、再閉路が良好
であるか否かの判断がなされる。該判断が肯定の時には
ステップＳ２６５に進んで、２２０ｋＶ以上かつ再閉路
良の事故発生率が求められる。一方、否定の時にはステ
ップＳ２６６に進んで、２２０ｋＶ以上かつ再閉路失敗
の事故発生率が求められる。
の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２６０
では、該当事故回線の送電線電圧が２２０ｋＶ以下であ
るか否かの判断がなされる。この判断が肯定の時にはス
テップＳ２６１に進んで、再閉路が良好であるか否かの
判断が行われる。この判断が否定の時にはステップＳ２
６３に進んで、２２０ｋＶ以下かつ再閉路失敗の事故発
生率が求められる。一方、肯定の時にはステップＳ２６
４に進んで、２２０ｋＶ以下かつ再閉路良の事故発生率
が求められる。次に、前記ステップＳ２６０の判断が否
定の時には、ステップＳ２６２に進んで、再閉路が良好
であるか否かの判断がなされる。該判断が肯定の時には
ステップＳ２６５に進んで、２２０ｋＶ以上かつ再閉路
良の事故発生率が求められる。一方、否定の時にはステ
ップＳ２６６に進んで、２２０ｋＶ以上かつ再閉路失敗
の事故発生率が求められる。
【００３７】前記の事故事例においては、電圧は２２
０Ｖ以下、再閉路は良であるから、前記データベース
において、「２２０ｋＶ以下・再閉路良・１回線」の要
素が適用され、事故発生率は次のようになる。
０Ｖ以下、再閉路は良であるから、前記データベース
において、「２２０ｋＶ以下・再閉路良・１回線」の要
素が適用され、事故発生率は次のようになる。
【００３８】ｒ61＝６０．００％、ｒ62＝９１．４０
％、ｒ63＝１３．３０％、ｒ64＝８７．５０％、ｒ65＝
５０．００％、ｒ66＝５０．００％、ｒ67＝５０．００
％、ｒ68＝３３．３０％。
％、ｒ63＝１３．３０％、ｒ64＝８７．５０％、ｒ65＝
５０．００％、ｒ66＝５０．００％、ｒ67＝５０．００
％、ｒ68＝３３．３０％。
【００３９】次に、図１１は前記ステップＳ２７の処理
の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２７０
では、前記のようにして求めた事故発生率により、事故
原因の可能性の度合いを評価する。該事故原因の可能性
の度合いを評価する関数ｆiは、前記の事故状況データ
に関する事故発生率の和として定義する。該関数ｆ
iは、下記の(3) 式のようになる。
の一例を示すフローチャートである。ステップＳ２７０
では、前記のようにして求めた事故発生率により、事故
原因の可能性の度合いを評価する。該事故原因の可能性
の度合いを評価する関数ｆiは、前記の事故状況データ
に関する事故発生率の和として定義する。該関数ｆ
iは、下記の(3) 式のようになる。
【００４０】
【数１】 前記の事故事例の場合には、該関数ｆi は、図１２のよ
うになる。
うになる。
【００４１】次に、ステップＳ２７１に進み、上記の算
出された事故原因の可能性度合評価値を用いて、さらに
事故原因確率ｕj を、下記の(4) 式により求める。
出された事故原因の可能性度合評価値を用いて、さらに
事故原因確率ｕj を、下記の(4) 式により求める。
【００４２】
【数２】 前記の事故事例の場合には、該関数ｕj は、図１３のよ
うになる。
うになる。
【００４３】次に、前記の求められた事故原因確率ｕj
を大きな値から順々に並べ、一番大きい事故原因確率ｕ
j を持つ事故種目をその事故原因と確定する。前記の事
故事例の場合、前記事故原因確率ｕj を大きい値から順
に並べると、図１４のようになる。
を大きな値から順々に並べ、一番大きい事故原因確率ｕ
j を持つ事故種目をその事故原因と確定する。前記の事
故事例の場合、前記事故原因確率ｕj を大きい値から順
に並べると、図１４のようになる。
【００４４】上記の結果から、「クレーン接触」の事故
原因確率が１３．８９％で順位が一番高いから、事故原
因は「クレーン接触」と判別した。この判別結果は、既
知の事故原因と一致した。
原因確率が１３．８９％で順位が一番高いから、事故原
因は「クレーン接触」と判別した。この判別結果は、既
知の事故原因と一致した。
【００４５】また、「伐採中作業過失」は２位の事故原
因とし、「鳥獣接触」は３位の事故原因として、コンピ
ュータの画面上に、前記１位の事故原因と並べて同時に
表示する。このように、３位まで表示すれば、ある事故
種目の間に相似な事故状況データを持つため、計算した
結果はほぼ一致する可能性もあるので、事故原因の判別
を対比的に明らかにすることができるようになる。ま
た、事故の発生が例外である場合もあるので、事故の予
測および推定をすることができるようになる。
因とし、「鳥獣接触」は３位の事故原因として、コンピ
ュータの画面上に、前記１位の事故原因と並べて同時に
表示する。このように、３位まで表示すれば、ある事故
種目の間に相似な事故状況データを持つため、計算した
結果はほぼ一致する可能性もあるので、事故原因の判別
を対比的に明らかにすることができるようになる。ま
た、事故の発生が例外である場合もあるので、事故の予
測および推定をすることができるようになる。
【００４６】また、本発明のシステムの特徴としては、
事故原因判別システムのアルゴリズムは計算式が簡単で
あるため、計算量が少ない。したがって、簡単なプログ
ラムでシステムの構成ができ、より一層の事故原因判別
の効率向上を図ることができるようになる。
事故原因判別システムのアルゴリズムは計算式が簡単で
あるため、計算量が少ない。したがって、簡単なプログ
ラムでシステムの構成ができ、より一層の事故原因判別
の効率向上を図ることができるようになる。
【００４７】以上のように、前記実施形態では、本発明
を具体例によって説明したが、本発明は該実施形態に限
定されるものではなく、種々の変形が可能である。例え
ば、事故原因種目、事故状況データの種類は、前記した
例に限定されず、種々の変形が可能である。また、本発
明は、事故原因種目、事故状況データから、事故原因を
判定または推定する点にその要旨があり、これに関わる
発明は全て本発明の範疇に入ることは明らかである。
を具体例によって説明したが、本発明は該実施形態に限
定されるものではなく、種々の変形が可能である。例え
ば、事故原因種目、事故状況データの種類は、前記した
例に限定されず、種々の変形が可能である。また、本発
明は、事故原因種目、事故状況データから、事故原因を
判定または推定する点にその要旨があり、これに関わる
発明は全て本発明の範疇に入ることは明らかである。
【００４８】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
では、過去の事故実績データに基づいて事故原因判別シ
ステムのデータベースを作成し、該データベースから事
故発生時の事故状況データに相当する事故発生率を求
め、さらに、該事故発生率を用いて事故原因可能性の度
合を評価し、評価の結果から各事故種目における事故原
因確率を求め、原因確率の計算結果に基づき、事故発生
の原因を判別することとしている。 このため、本発明
によれば、今までに系統運用者の経験で事故原因の判別
を行っていたものを、系統運用者の経験に関わらず、操
作員が事故発生時の情報をコンピュータに入力すること
だけで、コンピュータの画面上に自動的に事故原因の判
断結果を表すことができるようになる。また、事故原因
が早期に判断でき、事故原因を突き止め復旧作業を迅速
に行うことができるようになる。
では、過去の事故実績データに基づいて事故原因判別シ
ステムのデータベースを作成し、該データベースから事
故発生時の事故状況データに相当する事故発生率を求
め、さらに、該事故発生率を用いて事故原因可能性の度
合を評価し、評価の結果から各事故種目における事故原
因確率を求め、原因確率の計算結果に基づき、事故発生
の原因を判別することとしている。 このため、本発明
によれば、今までに系統運用者の経験で事故原因の判別
を行っていたものを、系統運用者の経験に関わらず、操
作員が事故発生時の情報をコンピュータに入力すること
だけで、コンピュータの画面上に自動的に事故原因の判
断結果を表すことができるようになる。また、事故原因
が早期に判断でき、事故原因を突き止め復旧作業を迅速
に行うことができるようになる。
【図１】 本発明の概要を示すフローチャートである。
【図２】 本発明が適用されるコンピュータの概略の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図３】 図１のステップＳ３の一具体例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図４】 図１のステップＳ４の一具体例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図５】 図４のステップＳ２１の一具体例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図６】 図４のステップＳ２２の一具体例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図７】 図４のステップＳ２３の一具体例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図８】 図４のステップＳ２４の一具体例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図９】 図４のステップＳ２５の一具体例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図１０】 図４のステップＳ２６の一具体例を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図１１】 図４のステップＳ２７の一具体例を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図１２】 図１１のステップＳ２７０の一例の説明図
である。
である。
【図１３】 図１１のステップＳ２７１の一例の説明図
である。
である。
【図１４】 図１１のステップＳ２７２の一例の説明図
である。
である。
【図１５】 事故原因種目の一例の説明図である。
【図１６】 事故状況データの一例の説明図である。
【図１７】 事故発生率の一例の説明図である。
【図１８】 本発明のデータベースの一例を示す図であ
る。
る。
１…ＣＰＵ、２…ＲＯＭ、３…ＲＡＭ、４…入力装置、
５…表示装置、６…ハードディスク。
５…表示装置、６…ハードディスク。
Claims (7)
- 【請求項１】 送電線において発生する事故原因を判定
する送電線事故原因判別方法において、 事故発生時の状況データを基に、予め過去の事故実績デ
ータに基づいて作成されたデータベースから、予想され
る事故原因の発生率を求め、該発生率を該事故原因別に
集計して、事故原因を判定するようにしたことを特徴と
する送電線事故原因判別方法。 - 【請求項２】 請求項１の送電線事故原因判別方法にお
いて、 前記データベースは、前記事故発生時の状況と前記事故
原因別の事故発生率との関係を示すものであることを特
徴とする送電線事故原因判別方法。 - 【請求項３】 請求項１または２の送電線事故原因判別
方法において、 前記状況データは、天候状況に関するデータ、時間に関
するデータ、および回線の状況に関するデータを含むこ
とを特徴とする送電線事故原因判別方法。 - 【請求項４】 請求項３の送電線事故原因判別方法にお
いて、 前記時間に関するデータは、事故発生時刻、季節、およ
び平日と休日の少なくとも一つを含むことを特徴とする
送電線事故原因判別方法。 - 【請求項５】 請求項３の送電線事故原因判別方法にお
いて、 前記回線の状態に関するデータは、回線数、再閉路状
況、および送電線電圧の少なくとも一つを含むことを特
徴とする送電線事故原因判別方法。 - 【請求項６】 請求項１または２の送電線事故原因判別
方法において、 前記事故原因は、クレーン接触、鳥獣接触、樹木接近、
他物接触、飛来物接触、伐採中作業過失、および作業員
作業過失の少なくとも一つを含むことを特徴とする送電
線事故原因判別方法。 - 【請求項７】 請求項１の送電線事故原因判別方法にお
いて、 事故発生時の状況データに対する事故発生率から事故原
因可能性度合を評価し、該評価から事故原因確率を求
め、該事故原因確率の高い事故原因を、事故原因とする
ことを特徴とする送電線事故原因判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7913797A JP3891455B2 (ja) | 1997-03-14 | 1997-03-14 | 送電線事故原因判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7913797A JP3891455B2 (ja) | 1997-03-14 | 1997-03-14 | 送電線事故原因判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10257694A true JPH10257694A (ja) | 1998-09-25 |
| JP3891455B2 JP3891455B2 (ja) | 2007-03-14 |
Family
ID=13681577
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7913797A Expired - Fee Related JP3891455B2 (ja) | 1997-03-14 | 1997-03-14 | 送電線事故原因判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3891455B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007166848A (ja) * | 2005-12-16 | 2007-06-28 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 配電線事故原因究明分析支援システム |
| JP2012014619A (ja) * | 2010-07-05 | 2012-01-19 | Hitachi Ltd | 計算機システム及びリスク診断方法 |
| CN107091975A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-08-25 | 中国电力科学研究院 | 模拟鸟类排便的多气路时序控制方法 |
| CN107192932A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-09-22 | 中国电力科学研究院 | 鸟类排便模拟装置 |
| JP2018191432A (ja) * | 2017-05-02 | 2018-11-29 | 東芝エネルギーシステムズ株式会社 | 配電線事故原因判定システムとその方法、及びプログラム |
-
1997
- 1997-03-14 JP JP7913797A patent/JP3891455B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007166848A (ja) * | 2005-12-16 | 2007-06-28 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 配電線事故原因究明分析支援システム |
| JP2012014619A (ja) * | 2010-07-05 | 2012-01-19 | Hitachi Ltd | 計算機システム及びリスク診断方法 |
| JP2018191432A (ja) * | 2017-05-02 | 2018-11-29 | 東芝エネルギーシステムズ株式会社 | 配電線事故原因判定システムとその方法、及びプログラム |
| CN107091975A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-08-25 | 中国电力科学研究院 | 模拟鸟类排便的多气路时序控制方法 |
| CN107192932A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-09-22 | 中国电力科学研究院 | 鸟类排便模拟装置 |
| CN107091975B (zh) * | 2017-05-19 | 2020-10-27 | 中国电力科学研究院 | 模拟鸟类排便的多气路时序控制方法 |
| CN107192932B (zh) * | 2017-05-19 | 2020-11-17 | 中国电力科学研究院 | 鸟类排便模拟装置 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3891455B2 (ja) | 2007-03-14 |
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