(57)【要約】      （修正有）【課題】屋外の雷対策が必要な設備を効果的に予測する雷対策必要設備抽出装置、雷対策必要設備抽出方法及び雷対策必要設備抽出プログラムを提供する。【解決手段】雷対策必要設備抽出装置１００において、設備情報分析部１２１が、記録部１１０から落雷情報、落雷時の設備の雷害故障情報、及び設備情報を読み出して、雷害故障が発生した設備の設備情報と雷害故障が発生しなかった設備の設備情報を抽出する。パラメータ解析部１２２が、抽出された設備情報の雷害故障の発生した箇所に関連する項目をパラメータ化し、予測モデル構築部１３１が、パラメータ化された設備情報を機械学習して、落雷時に設備が雷害故障する可能性を出力する予測モデルを生成する。予測部１３３が、予測モデルに設備情報を入力し、落雷時に雷害故障が発生しやすい設備を予測する。【選択図】図１
2020144438.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
落雷情報、落雷時の設備の雷害故障情報、および前記設備の設備情報から落雷時に雷害故障が発生した設備の設備情報と雷害故障が発生しなかった設備の設備情報を抽出するパラメータ抽出部と、
抽出した前記設備情報を機械学習し、設備の設備情報を入力すると落雷時に当該設備が雷害故障する可能性を出力する予測モデルを生成する機械学習部と、
前記予測モデルに設備の設備情報を入力し、落雷時に雷害故障が発生しやすい前記設備を予測する予測部と、備える
ことを特徴とする雷対策必要設備抽出装置。
【請求項２】
前記落雷情報に基づいて地域ごとの雷害故障リスクを算出し、雷害故障が発生しやすい前記設備のうち、前記雷害故障リスクが所定の閾値よりも高い地域内の設備を抽出する第１設備抽出部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の雷対策必要設備抽出装置。
【請求項３】
前記予測部は、予測結果とともに予測精度を出力し、
雷害故障が発生しやすい前記設備のうち、前記予測精度が所定の閾値よりも高い設備を抽出する第２設備抽出部を備える
ことを特徴とする請求項１または２に記載の雷対策必要設備抽出装置。
【請求項４】
落雷情報、落雷時の設備の雷害故障情報、および前記設備の設備情報から落雷時に雷害故障が発生した設備と雷害故障が発生しなかった設備を抽出するステップと、
抽出した前記設備情報を機械学習し、設備の設備情報を入力すると落雷時に当該設備が雷害故障する可能性を出力する予測モデルを生成するステップと、
前記予測モデルに設備の設備情報を入力し、落雷時に雷害故障が発生しやすい前記設備を予測するステップと、を有する
ことを特徴とする雷対策必要設備抽出方法。
【請求項５】
前記落雷情報に基づいて地域ごとの雷害故障リスクを算出するステップと、
雷害故障が発生しやすい前記設備のうち、前記雷害故障リスクが所定の閾値よりも高い地域内の設備を抽出するステップを有する
ことを特徴とする請求項４に記載の雷対策必要設備抽出方法。
【請求項６】
前記落雷時に雷害故障が発生しやすい前記設備を予測するステップでは、予測結果とともに予測精度を出力し、
雷害故障が発生しやすい前記設備のうち、前記予測精度が所定の閾値よりも高い設備を抽出するステップを有する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の雷対策必要設備抽出方法。
【請求項７】
請求項１ないし３のいずれかに記載の雷対策必要設備抽出装置の各部としてコンピュータを動作させる雷対策必要設備抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、屋外の雷対策が必要な設備を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特定のエリア内の落雷数と、装置の設置台数と、落雷に起因して故障した装置の台数とから、落雷に起因する故障（以下、「雷害故障」と言う）を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１、２または３を参照）。そして、雷害故障リスクが高い箇所にある設備に雷対策品を設置するという対策を行ってきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−０６２５２１号公報
【特許文献２】特開２００８−０１５６２０号公報
【特許文献３】特開２００９−０１５４５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術は、雷害故障が多く発生する“エリア”を予測する技術であった。そのため、予測されたエリア内における“雷対策が必須となる設備”までは特定することができなかった。つまり、エリア単位で雷害故障予測を行うため、各設備に対する雷対策の要否を導き出すことができなかった。
【０００５】
本発明は、上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、屋外の雷対策が必要な設備を効果的に予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る雷対策必要設備抽出装置は、落雷情報、落雷時の設備の雷害故障情報、および前記設備の設備情報から落雷時に雷害故障が発生した設備の設備情報と雷害故障が発生しなかった設備の設備情報を抽出するパラメータ抽出部と、抽出した前記設備情報を機械学習し、設備の設備情報を入力すると落雷時に当該設備が雷害故障する可能性を出力する予測モデルを生成する機械学習部と、前記予測モデルに設備の設備情報を入力し、落雷時に雷害故障が発生しやすい前記設備を予測する予測部と、備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、屋外の雷対策が必要な設備を効果的に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一実施形態に係る屋外設備の雷対策必要設備抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】落雷記録部に記録された落雷情報の例を示す図である。
【図３】雷害故障記録部に記録された雷害故障情報の例を示す図である。
【図４Ａ】設備情報記録部に記録された設備情報の例を示す図である。
【図４Ｂ】設備情報記録部に記録された設備情報の例を示す図である。
【図５Ａ】設備情報をパラメータ化した例を示す図である。
【図５Ｂ】設備情報をパラメータ化した例を示す図である。
【図５Ｃ】設備情報をパラメータ化した例を示す図である。
【図６Ａ】データセットの分割例を示す図である。
【図６Ｂ】データセットの分割例を示す図である。
【図７】予測モデル作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】予測処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。  
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る屋外設備の雷対策必要設備抽出装置１００の構成を示す機能ブロック図である。以下、屋外設備の例として電柱を用いて説明するが、電柱に限るものではない。
【００１１】
図１に示す雷対策必要設備抽出装置１００は、記録部１１０、パラメータ抽出部１２０、機械学習部１３０、対策必要設備抽出部１４０、およびインターフェース部１５０を備える。雷対策必要設備抽出装置１００が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは雷対策必要設備抽出装置１００が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００１２】
記録部１１０は、落雷記録部１１１、雷害故障記録部１１２、および設備情報記録部１１３を備える。
【００１３】
落雷記録部１１１は、例えば図２に示すような、落雷が発生した日時、位置、落雷のエネルギー（強度）などの落雷情報が記録されている。
【００１４】
雷害故障記録部１１２は、設備の故障原因と詳細が記録されている。雷害故障記録部１１２は、例えば図３に示すような、電柱のＩＤ（以下、「設備ＩＤ」と称する）、故障申告日時、故障原因、および故障個所１〜Ｎなどの雷害故障情報が記録されている。故障申告日時とは、故障が発生したことが報告された日時である。
【００１５】
設備情報記録部１１３は、設備の設備情報を記録している。設備情報記録部１１３は、例えば、図４Ａに示すように、設備ＩＤ、位置情報（緯度、経度）、標高、周辺状況の情報、設備情報、設備の種類、電柱の高さ、付属品（例えば、柱上トランス、街灯、看板など）、設置日、雷対策の有無などの設備情報が記録されている。また、設備情報記録部１１３は、図４Ｂに示すように、設備ＩＤごとに、電柱に接続されているケーブル１〜Ｎの情報を記録している。ここでのケーブルとは、複数の導線が束になっているものである。ケーブル１〜Ｎの情報として、例えば、ケーブルの対数（例えば、２対の導線の場合は、導線数÷２（対）が対数となる）、その各導線の線径、シールドの有無、ケーブル長（次の電柱までの距離）、およびケーブルの接続先１〜Ｎの情報（接続先の設備ＩＤなど）を記録している。さらに、ケーブルの接続点の有無、異なる種別のケーブルが接続されるポイントか否か（線径が異なるケーブル同士が接続されている、ケーブル対数が異なるケーブル同士が接続されているなど）、ケーブル分岐の有無などを記録してもよい。
【００１６】
パラメータ抽出部１２０は、設備情報分析部１２１、パラメータ解析部１２２、およびデータセット作成部１２３を備える。
【００１７】
設備情報分析部１２１は、落雷記録部１１１および雷害故障記録部１１２から、落雷発生日時から一定の時間間隔内（例えば、３時間以内、数日以内など）にある雷害故障情報を読み出し、「落雷があり、かつ雷害故障が発生した設備」の設備情報を抽出する。さらに、設備情報分析部１２１は、落雷記録部１１１、雷害故障記録部１１２、および設備情報記録部１１３から、「落雷はあったが、雷害故障がなかった設備」の設備情報を抽出する。本実施形態では、例えば、設備（電柱）を中心に半径３００ｍの範囲に落雷が発生した場合を「落雷あり」とする。落雷記録部１１１に記録されている落雷位置には観測誤差が含まれるため「半径３００ｍの範囲」などの補正をする必要がある。また、雷害故障は落雷が発生したタイミングで発生するが、雷害故障が生じたという報告が入るまで（雷害故障記録部１１２に記録されるまで）に時間がかかるため、落雷発生日時から一定の時間間隔内とタイムラグを設定している。また、落雷情報と雷害故障情報を比較することで、確実に雷害故障情報だけを抽出することができる。雷害故障は落雷がないと発生しないため、落雷がないにもかかわらず、雷害故障と記録されている情報は故障原因判断ミスとなる。
【００１８】
パラメータ解析部１２２は、設備情報分析部１２１の抽出した設備について、雷害故障記録部１１２と設備情報記録部１１３に記録されている情報を読み出し、雷害故障記録部１１２に記録されている雷害故障が発生した箇所（電柱のどの部分が故障したか）に関連する項目を重点的に抽出し、抽出した項目の値を予測モデルの作成に必要な機械学習用のパラメータにする。予測モデルとは、パラメータ解析部１２２が設備情報をパラメータ化した各種パラメータを入力することで、その設備に落雷が発生した場合に雷害故障する可能性の有無を示す予測結果を出力するものである。
【００１９】
パラメータ解析部１２２による雷害故障箇所に関連する項目の抽出例を挙げる。ケーブル内の導線が絶縁破壊したという記録があれば、雷害故障が発生した電柱に備わる導線に係る項目を抽出する。ケーブルの固定治具が破損したという記録があれば、同電柱に備わるケーブル固定治具の項目を抽出する。ケーブルシースが破損したという記録があれば、同電柱に備わるケーブルシースに係る項目を抽出する。
【００２０】
また、パラメータ解析部１２２は、雷害故障した電柱を複数抽出し、各電柱の各種項目を比較し、雷害故障した箇所（項目）以外に、雷害故障が発生した電柱に共通する項目を抽出し、機械学習用のパラメータにする。例えば、雷害故障した複数の電柱を抽出した場合（故障箇所は様々）、大部分の電柱において、ケーブルの接続点（あるいは分岐点）がある、あるいは心線径がもっとも細いケーブルが架設されている、電力柱状トランスが設置されている等の共通項目を抽出する。
【００２１】
設備情報のパラメータ化においては、雷害故障が発生した箇所に関連する項目だけではなく、設備構成を特徴付ける情報（電柱に架設されるケーブル情報や周辺環境等）も予測モデルの精度向上のためには重要であるため、パラメータとして抽出する。落雷によって故障する設備には傾向があるため、故障箇所の傾向をパラメータに用いることで高い精度の学習を行うことができる。
【００２２】
なお、設備情報にケーブルの分岐や接続点情報が含まれない場合は、対象とする電柱の上位側のケーブルと下位側のケーブルの本数が異なれば分岐や接続点があると判別することができる。また、設備情報に電柱の周辺情報が含まれていな場合は、対象となる電柱の周辺の他の電柱の本数やその電柱までの距離で住宅密集地、田畑、山などを判別する。例えば、電柱が近距離に複数本ある場合は、住宅密集地、電柱に分岐が少なく電柱間の距離が遠い場合は山や田畑とする。このように、雷害故障しやすい傾向が設備情報に含まれない場合は、存在する設備情報を組み合わせることで判別する。
【００２３】
パラメータ解析部１２２は、抽出した項目の値をパラメータ化する際、項目の値を機械学習に用いることができるデータ型に整理する。図５Ａ〜５Ｃに、パラメータ化した例を示す。図５Ａ〜５Ｃでは、別々の表で示しているが、設備ＩＤごとに図５Ａ〜５Ｃの各項目が関連付けられている。図５Ａに示すように、各設備ＩＤには、雷害故障の有無に関する情報が含まれており、後述の機械学習部１３０は、雷害故障のあった設備のデータと雷害故障のなかった設備のデータの両方を用いて予測モデルを生成する。
【００２４】
パラメータ化の際、例えば、図５Ａの標高などのように、設備情報記録部１１３の設備情報の項目に数値データが入力されている場合は、そのままの数値をパラメータ化する。図５Ｂの付属品および雷対策などのように、項目に「あり／なし」が入力されている場合は、ありを「１」、なしを「０」に変換してパラメータ化する。また、図５Ａの周辺状況および設備の種類などのように項目に「種類」が入力されている場合は、その種類の数だけのパラメータ項目を設け、該当するパラメータ項目に１を入れ、該当しないパラメータ項目に０を入れてパラメータ化する。
【００２５】
また、ケーブルの対数および線径などのように数値データであっても、連続した数値でなく数種類に分類できるものは、図５Ｃに示すように、値ごとにパラメータ項目を設け、該当するパラメータ項目に１を入れ、該当しないパラメータ項目に０を入れてパラメータ化してもよい。あるいは、図５Ｃのケーブル長に示すように、数値データをレベルに分けて、項目に該当するレベルを示す数値を入れてもよい。
【００２６】
データセット作成部１２３は、パラメータ解析部１２２によりパラメータ化された設備情報を１つ以上の学習用データセット（学習用パラメータの集まり）と１つ以上の検証用データセット（検証用パラメータの集まり）に分割する。分割の仕方はさまざまであり、ランダムに分割、期間毎に分割、エリア毎、故障箇所毎などに分割することが考えられる。データセットの分割例を図６Ａ，図６Ｂに示す。図６Ａに示すように、パラメータ化された設備情報を学習用データセットと検証用データセットに２分割してもよいし、図６Ｂに示すように、パラメータ化された設備情報を複数の学習用データセットと検証用データセットに分割してもよい。複数の学習用データセットに分割した場合、機械学習部１３０は、複数の学習用データセットのそれぞれを用いて予測モデルを生成し、最も精度のよい予測モデルを採用する。また、機械学習部１３０は、分割方式を変えて予測モデルを生成し、最も精度のよい予測モデルを採用する。
【００２７】
機械学習部１３０は、予測モデル構築部１３１、予測モデル高精度化部１３２、および予測部１３３を備える。
【００２８】
予測モデル構築部１３１は、データセット作成部１２３が機械学習（予測モデル作成）用に分割した学習用データセットを用いて、事前に指定された機械学習のアルゴリズム（ロジスティク回帰分析、ディープラーニングなど）により予測モデルを作成する。予測モデルの作成に際して、ある特定の機械学習方法を用いるのではなく、様々な機械学習方法で予測モデルを構築し、最も精度が高い機械学習方法を選択する手法を採用しても良い。
【００２９】
予測モデル高精度化部１３２は、予測モデル構築部１３１の作成した予測モデルに学習用データセットおよび検証用データセットを入力して出力結果を求め、出力結果と実際の雷害故障の有無との一致率を検証する。予測モデルの精度が高くなるまで、学習に用いる学習用データセットを変えたり、学習用データセットと検証用データセットの分割の仕方を変えたりしながら、予測モデルを生成する。精度が高い予測モデルを作成するため、あらかじめ決められた回数だけ予測モデルの生成を繰り返してもよいし、あらかじめ決められた時間だけ予測モデルの生成を繰り返してもよい。
【００３０】
予測モデル高精度化部１３２は、最も精度が高い予測モデルが生成されると、その予測モデルを予測部１３３に伝える。
【００３１】
予測部１３３は、各設備について、設備情報記録部１１３からパラメータ解析部１２２を介して抽出した様々なパラメータを予測モデルに入力し、各設備に落雷が発生した場合に設備が雷害故障する可能性を予測する。予測モデルに入力されるパラメータは、予測モデルの作成に用いた学習用パラメータおよび検証用パラメータと同じ内容である。
【００３２】
対策必要設備抽出部１４０は、雷害故障リスク計算部１４１および予測精度境界指定部１４２を備える。
【００３３】
雷害故障リスク計算部１４１は、落雷記録部１１１から落雷情報を読み出し、エリアごとに雷害故障リスク（例えば、落雷発生頻度、落雷強度、過去に雷害故障が発生した数）を計算し、雷害故障リスクの分布図（落雷発生頻度の分布図、あるいは落雷強度（エネルギー）の分布図、あるいは過去に発生した雷害故障数の分布図など）を作成する。予測部１３３の予測結果が雷害故障の発生しやすい設備で、雷害故障リスク計算部１４１の作成した分布図の雷害故障リスクが所定の閾値よりも高いエリア（落雷発生頻度が所定の閾値よりも高いエリアまたは落雷強度が所定の閾値よりも強いエリアまたは雷害故障数が所定の閾値より多いエリアなど）にある設備だけを対策必要設備として抽出することで、雷対策必要設備を絞り込むことが可能である。雷害故障リスク計算部１４１は、落雷発生頻度の高い順または落雷強度の強い順に雷害故障の発生しやすい設備を抽出してもよい。ここで、雷害故障リスクとして、落雷発生頻度、落雷強度、過去に雷害故障が発生した数を例としたが、他の雷害故障予測技術（例えば、特許文献１〜３）から算出される値を用いても良い。
【００３４】
予測精度境界指定部１４２は、予測部１３３の予測結果が雷害故障の発生しやすい設備で、予測精度が所定の閾値よりも高い設備だけを抽出する。予測精度は、予測部１３３が予測結果とともに出力する数値であり、例えば０〜１の値で１に近いほど予測精度が高い（ロジスティック回帰における分類確率）。予測精度の値が高いものだけを抽出することで、雷対策必要設備を効果的に選定できる。予測精度境界指定部１４２は、予測精度の高い順に雷害故障の発生しやすい設備を抽出してもよい。
【００３５】
インターフェース部１５０は、入力部１５１および出力部１５２を備える。入力部１５１は、記録部１１０への書き込みなどを行う際に使用するモニタやキーボードなどである。出力部１５２は、出力結果を表示するモニタ、プリンタなどである。
【００３６】
次に、本実施形態の雷対策必要設備抽出装置１００の予測モデル作成処理と予測処理について説明する。
【００３７】
図７は、予測モデル作成処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
ステップＳ１１にて、設備情報分析部１２１は「落雷があり、かつ雷害故障が発生した設備」を抽出する。
【００３９】
ステップＳ１２にて、設備情報分析部１２１は「落雷はあったが、雷害故障がなかった設備」を抽出する。
【００４０】
ステップＳ１３にて、パラメータ解析部１２２は、設備情報記録部１１３から、落雷があった近辺の設備情報、つまりステップＳ１１，Ｓ１２で抽出した設備の設備情報を読み出してパラメータ化する。
【００４１】
ステップＳ１４にて、データセット作成部１２３は、パラメータ化された設備情報を学習用データセットと検証用データセットに分割する。各データセットの設備数は任意に決定してよい。
【００４２】
ステップＳ１５にて、予測モデル構築部１３１は、学習用データセットを用いて予測モデルを作成する。予測モデルの作成に用いる学習用データセットは、データセット作成部１２３の分割した複数の学習用データセットの中からランダムに選んでもよいし、順番に選んでもよい。
【００４３】
ステップＳ１６にて、予測モデル高精度化部１３２は、ステップＳ１５で作成した予測モデルに、ステップＳ１５で用いた学習用データセットを入力し、出力結果と実際の雷害故障の有無との一致率を検証する。出力結果の精度が高ければステップＳ１７の処理に進む。用いていない学習用データセットがあれば、ステップＳ１５に戻り、別の学習用データセットで予測モデルを作成する。
【００４４】
ステップＳ１７にて、予測モデル高精度化部１３２は、予測モデルに検証用データセットを入力し、出力結果と実際の雷害故障の有無との一致率を検証する。
【００４５】
ステップＳ１８にて、予測モデル高精度化部１３２は、予測モデルにステップＳ１５で用いていない学習用データセットを入力し、出力結果と実際の雷害故障の有無との一致率を検証する。
【００４６】
ステップＳ１７，Ｓ１８の出力結果の精度が低い場合は、ステップＳ１４に戻り、異なる分割方式でデータセットを分割してステップＳ１４〜Ｓ１８の処理を繰り返す。予測モデル高精度化部１３２は、決められた回数だけステップＳ１４〜Ｓ１８の処理を繰り返してもよいし、決められた時間だけステップＳ１４〜Ｓ１８の処理を繰り返してもよい。
【００４７】
ステップＳ１９にて、予測モデル高精度化部１３２は、最も精度が高い予測モデルを採用し、予測部１３３に伝える。
【００４８】
図８は、予測処理の流れを示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ２１にて、パラメータ解析部１２２は、設備情報記録部１１３から設備情報を読み出し、予測モデルに入力するために設備情報をパラメータ化する。ここでは、設備情報記録部１１３に記録された全ての設備情報をパラメータ化する。
【００５０】
ステップＳ２２にて、予測部１３３は、予測モデルに各設備のパラメータを入力し、各設備について、雷害故障発生の有無を予測する。
【００５１】
ステップＳ２３にて、ステップＳ２２の予測結果において、雷害故障の発生する設備の数の多さが判定される。
【００５２】
雷害故障の発生する設備が多い場合、ステップＳ２４にて、雷害故障リスク計算部１４１は、雷害故障リスクが高いエリア（例えば、落雷発生頻度が高いエリアまたは落雷強度の強いエリアまたは過去に発生した雷害故障数が多いエリア）を計算し、落雷発生頻度が高いエリアまたは落雷強度の強いエリアの設備で、予測結果が雷害故障の発生しやすい設備を抽出する。
【００５３】
ステップＳ２５にて、予測精度境界指定部１４２は、予測結果が雷害故障の発生しやすい設備で、予測精度の高い設備だけを抽出する。
【００５４】
ステップＳ２４，Ｓ２５の処理の順序は問わない。ステップＳ２４，Ｓ２５のどちらか一方の処理だけを行ってもよい。
【００５５】
以上の処理により、雷対策が必要な設備を抽出することができる。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態によれば、設備情報分析部１２１が、記録部１１０から落雷情報、落雷時の設備の雷害故障情報、及び設備情報を読み出して、雷害故障が発生した設備の設備情報と雷害故障が発生しなかった設備の設備情報を抽出し、パラメータ解析部１２２が、抽出された設備情報の雷害故障の発生した箇所に関連する項目をパラメータ化し、予測モデル構築部１３１が、パラメータ化された設備情報を機械学習して、落雷時に設備が雷害故障する可能性を出力する予測モデルを生成し、予測部１３３が、予測モデルに設備情報を入力し、落雷時に雷害故障が発生しやすい設備を予測することにより、屋外の雷対策が必要な設備を効果的に予測できる。
【００５７】
本実施形態によれば、雷害故障リスク計算部１４１が、雷害故障リスクを計算し（例えば、落雷情報に基づいてエリアごとに落雷発生頻度または落雷強度、あるいは雷害故障情報に基づいてエリアごとに雷害故障数を計算）、予測結果が雷害故障が発生しやすい設備で、雷害故障リスクが高いエリアにある設備だけを対策必要設備として抽出することにより、雷対策必要設備を絞り込むことが可能である。
【００５８】
本実施形態によれば、予測精度境界指定部１４２が、予測結果が雷害故障の発生しやすい設備で、予測精度が所定の閾値よりも高い設備だけを対策必要設備として抽出することにより、雷対策必要設備を絞り込むことが可能である。
【符号の説明】
【００５９】
１００…雷対策必要設備抽出装置  １１０…記録部  １１１…落雷記録部  １１２…雷害故障記録部  １１３…設備情報記録部  １２０…パラメータ抽出部  １２１…設備情報分析部  １２２…パラメータ解析部  １２３…データセット作成部  １３０…機械学習部  １３１…予測モデル構築部  １３２…予測モデル高精度化部  １３３…予測部  １４０…対策必要設備抽出部  １４１…雷害故障リスク計算部  １４２…予測精度境界指定部  １５０…インターフェース部  １５１…入力部  １５２…出力部
【図１】
2020144438.tif 000003
【図２】
2020144438.tif 000004
【図３】
2020144438.tif 000005
【図４Ａ】
2020144438.tif 000006
【図４Ｂ】
2020144438.tif 000007
【図５Ａ】
2020144438.tif 000008
【図５Ｂ】
2020144438.tif 000009
【図５Ｃ】
2020144438.tif 000010
【図６Ａ】
2020144438.tif 000011
【図６Ｂ】
2020144438.tif 000012
【図７】
2020144438.tif 000013
【図８】
2020144438.tif 000014