(57)【要約】【課題】  従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により前記配電線に生ずる災害を予測する配電線災害予測システムを提供する。【解決手段】  配電線に関するデータを含む地図データ２１を格納する地図データベース２０と、樹木別成長データ３１を格納する樹木別成長データベース３０と、樹木データ４１を格納する樹木データベース４０と、災害確率データ５１を格納する災害確率データベース５０と、配電線に近接する樹木の成長シミュレーションを行う成長シミュレーション手段６０と、災害樹木を予測する災害樹木予測手段７０と、災害樹木と自然現象に関するデータと災害確率データ５１とに基づいて配電線に生ずる配電線災害確率を算出する配電線災害確率算出手段８０とを具備する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により前記配電線に生ずる災害を予測する配電線災害予測システムであって、
前記配電線に関するデータを含む地図データを格納する地図データベースと、
前記樹木の種類別に分けられた成長データである樹木別成長データを格納する樹木別成長データベースと、
前記配電線に近接する樹木に関する樹木データを格納する樹木データベースと、
前記樹木と前記自然現象との相互作用により前記配電線に生ずる前記災害の災害確率データを格納する災害確率データベースと、
少なくとも前記樹木データ及び前記樹木別成長データに基づいて前記配電線に近接する樹木の成長シミュレーションを行う成長シミュレーション手段と、
前記成長シミュレーションに基づいて前記配電線災害を起こす可能性がある災害樹木を予測する災害樹木予測手段と、
少なくとも前記災害樹木と前記自然現象に関するデータと前記災害確率データとに基づいて前記配電線に生ずる配電線災害確率データを算出する配電線災害確率算出手段とを具備することを特徴とする配電線災害予測システム。
【請求項２】
請求項１において、前記樹木データベースに新たな樹木データを登録し、又は前記樹木データベースに格納された既存の樹木データを変更する樹木データ登録・変更手段をさらに具備することを特徴とする配電線災害予測システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、過去の前記配電線災害確率データ及び過去の配電線災害実績を格納した配電線災害実績データベースをさらに具備することを特徴とする配電線災害予測システム。
【請求項４】
請求項１〜３の何れかにおいて、前記自然現象が降雪であり、前記災害が雪害であることを特徴とする配電線災害予測システム。
【請求項５】
請求項１〜３の何れかにおいて、前記自然現象が風であり、前記災害が風害であることを特徴とする配電線災害予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により前記配電線に生ずる災害を予測するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
屋外に設置される送電線などは、突風や降雪などにより送電線に近接する樹木と接触して切断などの重大な災害を起こす場合がある。送電線にこのような災害が発生した場合には、できるだけ早期に復旧を行なうことは当然であるが、このような災害を未然に防止することが必要とされている。
【０００３】
このような災害を防止する方法として、従来は、電気事業者の従業員などが定期的に配電線網を巡回することにより、例えば台風の接近や降雪が予測される際に、配電線に影響を及ぼす又は影響を及ぼす蓋然性が高い樹木を発見し、そのような樹木を伐採していた。しかし、このように従業員に配電線網を巡回させて伐採すべき樹木を発見するためには非常に多くの時間と多額の費用が必要になるという問題があった。また、降雪などの自然現象は、２、３日前になって予測が可能となるという短期的な予測しかできないため、降雪が予測されてから従業員などがすべての配電線網を巡回するのは不可能であるという問題があった。
【０００４】
一方、降雪の際に配電線自体の着雪量を予測する方法が提案されているが（例えば特許文献１〜３等参照）、配電線自体の着雪量のみにより生ずる雪害を予防するものであり、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により配電線に生ずる災害を予測することができないという問題があった。
【０００５】
【特許文献１】特開平０６−１０５４２８号公報
【特許文献２】特開平０７−１６７９６６号公報
【特許文献３】特開平０８−１９４０６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑み、従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により配電線に生ずる災害を予測する配電線災害予測システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明の第１の態様は、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により前記配電線に生ずる災害を予測する配電線災害予測システムであって、前記配電線に関するデータを含む地図データを格納する地図データベースと、前記樹木の種類別に分けられた成長データである樹木別成長データを格納する樹木別成長データベースと、前記配電線に近接する樹木に関する樹木データを格納する樹木データベースと、前記樹木と前記自然現象との相互作用により前記配電線に生ずる前記災害の災害確率データを格納する災害確率データベースと、少なくとも前記樹木データ及び前記樹木別成長データに基づいて前記配電線に近接する樹木の成長シミュレーションを行う成長シミュレーション手段と、前記成長シミュレーションに基づいて前記配電線災害を起こす可能性がある災害樹木を予測する災害樹木予測手段と、少なくとも前記災害樹木と前記自然現象に関するデータと前記災害確率データとに基づいて前記配電線に生ずる配電線災害確率データを算出する配電線災害確率算出手段とを具備することを特徴とする配電線災害予測システムにある。
【０００８】
かかる第１の態様では、現地に従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により配電線に生ずる配電線災害を予測することができる。
【０００９】
本発明の第２の態様は、第１の態様において、前記樹木データベースに新たな樹木データを登録し、又は前記樹木データベースに格納された既存の樹木データを変更する樹木データ登録・変更手段をさらに具備することを特徴とする配電線災害予測システムにある。
【００１０】
かかる第２の態様では、より正確な樹木データを利用できるので、配電線災害の予測をより正確に行うことができる。
【００１１】
本発明の第３の態様は、第１又は２の態様において、過去の前記配電線災害確率データ及び過去の配電線災害実績を格納した配電線災害実績データベースをさらに具備することを特徴とする配電線災害予測システムにある。
【００１２】
かかる第３の態様では、過去の配電線災害確率データ及び過去の配電線災害実績と、算出された配電線災害確率データとを比較することにより、より正確な配電線災害確率データを算出することができる。
【００１３】
本発明の第４の態様は、第１〜３の何れかの態様において、前記自然現象が降雪であり、前記災害が雪害であることを特徴とする配電線災害予測システムにある。
【００１４】
かかる第４の態様では、現地に従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と降雪とにより配電線に生ずる配電線雪害を予測することができる。
【００１５】
本発明の第５の態様は、第１〜３の何れかの態様において、前記自然現象が風であり、前記災害が風害であることを特徴とする配電線災害予測システムにある。
【００１６】
かかる第５の態様では、現地に従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と風とにより配電線に生ずる配電線風害を予測することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、現地に従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により配電線に生ずる配電線災害を予測することができるので、その配電線災害を効率的に防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を用いて本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、本実施形態の説明は例示であり、本発明の構成は以下の説明に限定されない。
【００１９】
（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１に係る配電線災害予測システムの概略図である。図１に示すように、本実施形態の配電線災害予測システム１は、配電線災害の予測を行なう位置などを入力するための端末１００と、ネットワーク５を介して端末１００と接続されて配電線に近接する樹木と自然現象との相互作用により配電線に生ずる配電線災害を予測する配電線災害予測サーバ１０とからなっている。そして、配電線災害予測サーバ１０は、配電線に関するデータを含む地図データ２１を格納する地図データベース２０と、樹木の種類別に分けられた成長データである樹木別成長データ３１を格納する樹木別成長データベース３０と、配電線に近接する樹木の種類、大きさ、配電線と樹木との距離などの樹木データ４１を格納する樹木データベース４０と、樹木と自然現象との相互作用により配電線に生ずる災害の災害確率データ５１を格納する災害確率データベース５０と、樹木データ４１及び樹木別成長データ３１に基づいて配電線に近接する樹木の成長シミュレーションを行う成長シミュレーション手段６０と、その成長シミュレーションに基づいて配電線災害を起こす可能性がある災害樹木を予測する災害樹木予測手段７０と、災害樹木予測手段７０により得られた災害樹木と自然現象に関するデータと災害確率データ５１とに基づいて配電線に生ずる配電線災害確率データ８１を算出する配電線災害確率算出手段８０とを具備する。
【００２０】
一方、端末１００は、配電線災害の予測を行なう場所を特定する配電線災害予測位置特定手段１１０と、樹木データ４１を登録・変更するための樹木データ登録・修正手段１２０とを具備する。
【００２１】
以下に、配電線災害予測サーバ１０及び端末１００の構成を具体的に説明する。なお、配電線災害予測サーバ１０及び端末１００は、専用機器である必要はなく、一般的なパーソナルコンピュータなどであってもよい。
【００２２】
まず、配電線災害予測サーバ１０について説明する。配電線災害予測サーバ１０が具備する地図データベース２０は、地図データ２１を格納するものである。地図データ２１とは、具体的には、例えば緯度、経度、高度及び構造物などからなる通常の地図のデータに図２に示すような配電線に関するデータが付加されたものである。ここで、図２の配電線番号とは配電線に付与された固有の認識番号である。そして、始点位置とは配電線の始点を示し、終点位置とは配電線の終点を示す。すなわち、配電線は始点位置と終点位置とを結ぶ直線として示されることになる。
【００２３】
樹木別成長データベース３０は、樹木別成長データ３１を格納するものである。樹木別成長データ３１とは、具体的には、例えば図３に示すようなデータである。ここで、樹木種類とは、その樹木の種類を示し、垂直方向とは、１年間で樹木が垂直方向に成長する大きさを示し、水平方向とは、１年間で樹木が水平方向に成長する大きさを示す。
【００２４】
樹木データベース４０は、樹木データ４１を格納するものである。樹木データ４１とは、具体的には、例えば図４に示すようなデータである。ここで、樹木番号とはその樹木に固有の認識番号であり、樹木種類とは配電線に近接する樹木の種類を示し、位置とはその樹木が生育する位置を示し、水平距離とはその樹木の枝とその樹木に最も近接する配電線との水平方向の距離を示し、垂直距離とはその樹木の枝とその樹木に最も近接する配電線との垂直方向の距離を示す。水平距離及び垂直距離は、実地における測定、レーザーを用いる測定、航空写真の解析による測定などのさまざまな方法により得ることができる。なお、以下では、位置（Ａ１，Ｂ１）は図２に示す位置（Ｘ１，Ｙ１）の近傍に位置し、位置（Ａ２，Ｂ２）は図２に示す位置（Ｘ２，Ｙ２）の近傍に位置するものとする。
【００２５】
災害確率データベース５０とは、災害確率データ５１を格納するものである。災害確率データ５１とは、具体的には、例えば図５に示すような雪害確率データである。この災害確率データ５１は、降雪量に対する災害確率を示すものである。例えば樹木の種類が「竹」で降雪量が１２ｍｍあった場合には、その竹と降雪との相互作用による配電線災害が発生する確率は「５％」となる。なお、本実施形態では、降雪量（ｍｍ）に基づいた災害確率データ５１を用いているが、降雪の重量（ｋｇ／ｍ２）に基づいた災害確率データ５１を用いてもよいし、別のデータに基づいた災害確率データ５１を用いてもよい。
【００２６】
成長シミュレーション手段６０は、樹木データ４１及び樹木別成長データ３１に基づいて配電線に近接する樹木の成長シミュレーションを行うように機能する。具体的には、例えば図３に示すように、「竹」は１年間に垂直方向に５ｍ、水平方向に２ｍ成長するので、これらの数値を１年の日数である３６５で除し、それに所定の日数を乗ずることにより所定の日数後の「竹」の成長シミュレーションを行うことができる。他の種類の樹木に関しても同様にして成長シミュレーションを行うことができる。なお、本実施形態では、樹木データ４１及び樹木別成長データ３１に基づいて単純な方法により樹木の成長シミュレーションを行っているが、個々の樹木が生育する土壌、温度、日照時間などの環境を考慮し、より精密な方法を用いて樹木の成長シミュレーションを行ってもよい。
【００２７】
災害樹木予測手段７０とは、成長シミュレーションに基づいて配電線災害を起こす可能性がある災害樹木を予測するように機能する。具体的には、例えば配電線と樹木との垂直距離と水平距離とが共に０以下になったものを災害樹木と設定し、予測される災害の日が樹木データ４１を取得した日のちょうど５年後であるとすると、図２に示す配電線番号「１２００００１」の配線の近傍の災害樹木を予測する場合には、配電線番号「１２００００１」に基づいて図２から配電線番号「１２００００１」の配電線の始点位置（Ｘ１，Ｙ１）及び終点位置（Ｘ２，Ｙ２）を抽出し、図４からそれらを結ぶ直線に近接する位置（Ａ１、Ｂ１）及び（Ａ２、Ｂ２）に生育する樹木の樹木番号「００２０１０１」及び「００２０１０２」を抽出する。そして、それぞれの樹木番号に対応する樹木に対して、予測される災害の日における配電線と樹木との垂直距離及び水平距離を成長シミュレーションにより求める。
【００２８】
まず、樹木番号「００２０１０１」の樹木について考えてみると、図４より樹木番号「００２０１０１」の樹木と配電線との垂直距離及び水平距離はそれぞれ「５ｍ」「１０ｍ」であり、樹木種類は「竹」であることが分かる。また、図３より樹木番号「００２０１０１」の「竹」の垂直方向の樹木別成長データ３１は「５ｍ」であり、水平方向の樹木別成長データ３１は「２ｍ」であることが分かる。したがって、予測される災害の日（樹木データ４１を取得した日のちょうど５年後）における樹木番号「００２０１０１」の樹木と配電線との垂直距離は「０ｍ」以下となり、水平距離は「０ｍ」となるのが分かるので、樹木番号「００２０１０１」の樹木は災害樹木であると予測することができる。次に、樹木番号「００２０１０２」の樹木について同様に成長シミュレーションを行うと、予測される災害の日における樹木番号「００２０１０２」の樹木と配電線との垂直距離は「１ｍ」となり、水平距離は「０ｍ」となることが分かる。したがって、予測される災害の日における樹木番号「００２０１０２」の樹木は災害樹木ではないと予測することができる。なお、本実施形態では、配電線と樹木との垂直距離と水平距離とが共に０以下になったものを災害樹木と設定したが、いずれか一方が０以下になったものを災害樹木としてもよく、さらに別の基準を用いて災害樹木を予測してもよい。
【００２９】
このようにして災害樹木予測手段７０により、配電線災害を起こす可能性がある災害樹木を予測することができる。
【００３０】
配電線災害確率算出手段８０は、災害樹木予測手段７０により得られた災害樹木と自然現象に関するデータである降雪量と災害確率データ５１とに基づいて配電線に生ずる配電線災害確率データ８１を算出するように機能する。具体的には、例えば予測される災害の日の降雪量が「１２ｍｍ」であるとして、災害樹木予測手段７０により樹木番号「００２０１０１」の樹木が災害樹木であると予測された場合には、図４より樹木番号「００２０１０１」の樹木の種類は「竹」であることが分かるので、図５より樹木番号「００２０１０１」の樹木による災害確率データ５１は「５％」であることが分かる。そして、同様にして災害樹木予測手段７０により災害樹木であると予測されたすべての樹木に対して災害確率データ５１を求め、それらの災害確率データ５１の中で最も高い災害確率のものを抽出して配電線災害確率データ８１とすることができる。なお、本実施形態では、災害樹木であると予測されたすべての樹木の災害確率データ５１の中で最も災害確率が高いものを配電線災害確率データ８１としたが、災害樹木であると予測されたすべての樹木の災害確率データ５１の平均を配電線災害確率データ８１としてもよく、さらに抽出された各災害確率データ５１に所定の係数を乗じ、その中で最も災害確率の高いものを配電線災害確率データ８１としても、各災害確率データ５１に所定の係数を乗じたものの平均を配電線災害確率データ８１としてもよい。
【００３１】
次に、端末１００について説明する。端末１００を構成する配電線災害予測位置特定手段１１０とは、配電線災害の予測を行なう場所を特定するように機能する。具体的には、例えば図２に示す配電線番号を端末１００に手入力することにより配電線災害の予測を行う場所を特定し、又は端末１００の画面上に配電線網が含まれる地図を表示させ、その地図上の位置を指定することにより配電線災害の予測を行なう場所を特定する。後者の方法により配電線災害の予測を行なう地域を特定した方が、より容易に配電線災害の予測を行なう場所を特定することができる。
【００３２】
樹木データ登録・修正手段１２０とは、新たな樹木データ４１を配電線災害予測サーバ１０の樹木データベース４０に登録するように機能し、又は樹木データベース４０に既に登録されている樹木データ４１を修正するように機能する。具体的には、例えばキーボードを介して手入力される新たな樹木データ４１を配電線災害予測サーバ１０の樹木データベース４０に登録し、又は樹木データベース４０に誤って登録された樹木データ４１とキーボードを介して手入力される正しい樹木データ４１とを入れ替える。樹木データ登録・修正手段１２０により、より正確な樹木データ４１を利用できるので、配電線災害の予測をより正確に行うことができる。
【００３３】
ネットワーク５は、端末１００と配電線災害予測サーバ１０とを接続することができるものであれば特に限定されず、専用回線、電話回線、又はインターネットなどであってもよい。
【００３４】
次に、図６を用いて本実施形態に係る配電線災害予測システム１の動作について説明する。図６は実施形態１に係る配電線災害予測システム１のシーケンスを示す図である。
【００３５】
まず、配電線災害予測位置特定手段１１０により端末１００に配電線災害の予測を行なう地域の配電線災害予測位置１１１（例えば地図上の位置）が入力されると（Ｓ１）、その配電線災害予測位置１１１はネットワーク５を介して配電線災害予測サーバ１０に送信される（Ｓ２）。
【００３６】
配電線災害予測位置１１１が配電線災害予測サーバ１０に受信されると、その配電線災害予測位置１１１に基づいて地図データベース２０からその配電線災害予測位置１１１を含む地図データ２１が抽出されると共に（Ｓ３）、その地図データ２１からその配電線災害予測位置１１１の近傍に位置する配電線の配電線番号が抽出される（Ｓ４）。そして、その配電線番号に基づいて、樹木データベース４０からその配電線番号に対応する配電線に近接する樹木データ４１が抽出されると共に（Ｓ５）、樹木別成長データベース３０からその樹木データ４１に対応する樹木別成長データ３１が抽出される（Ｓ６）。
【００３７】
次に、抽出された樹木データ４１及び樹木別成長データ３１に基づいて、成長シミュレーション手段６０及び災害樹木予測手段７０により、配電線災害予測位置１１１の近傍に位置する配電線に近接する樹木の中から災害樹木が予測される（Ｓ７）。
【００３８】
そして、配電線災害確率算出手段８０により、その災害樹木の樹木データ４１に基づいて災害確率データベース５０から災害確率データ５１が抽出される（Ｓ８）。次に、抽出されたすべての災害樹木の中で最も高い災害確率データ５１が配電線災害確率データ８１として抽出される（Ｓ９）。抽出された配電線災害確率データ８１は、ネットワーク５を介して配電線災害予測位置１１１を含む地図データ２１と共に端末１００に送信される（Ｓ１０）。
【００３９】
端末１００に配電線災害確率データ８１及び地図データ２１が受信されると、配電線災害予測位置１１１を含む地図データ２１と共に配電線災害確率データ８１が端末１００の表示画面に表示される（Ｓ１１）。
【００４０】
このようにして、現地に従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と自然現象（降雪）とにより配電線に生ずる配電線災害（配電線雪害）を予測することができる。
【００４１】
（実施形態２）
実施形態１では、自然現象として降雪を対象とした雪害による配電線災害確率を予測したが、雪害確率データの代わりに、風害確率データを用いて、自然現象として風を対象とした風害による配電線災害確率データを予測してもよい。風害確率データとは、具体的には、例えば図７に示すような災害確率データ５１の一例である。この風害確率データは、風速に対する配電線災害確率を示すものである。例えば樹木の種類が「杉」で、風速が「１８ｍ／ｓ」であった場合には、その杉による配電線災害が発生する災害確率データ５１は「１２％」となる。
【００４２】
実施形態１の雪害確率データの代わりに、このような風害確率データを用いることによって、現地に従業員などが巡回せずとも、配電線に近接する樹木と自然現象（風）とにより配電線に生ずる配電線災害（配電線風害）を予測することができる。
【００４３】
（他の実施形態）
実施形態１の配電線災害予測システム１の配電線災害予測サーバ１０に、過去の配電線災害確率データ８１及び過去の配電線災害実績を格納した配電線災害実績データベースをさらに具備させてもよい。過去の配電線災害確率データ８１及び過去の配電線災害実績と、算出された配電線災害確率データ８１とを比較することにより、より正確な配電線災害確率データ８１を算出することができる。
【００４４】
また、実施形態１の端末１００に、配電線災害予測位置１１１を含む地図データ２１と共に配電線災害確率データ８１が表示される際に、配電線災害確率データ８１に応じて地図データ２１上の配電線災害予測位置１１１の色を変えて表示されるようにしてもよい。具体的には、例えば配電線災害確率データ８１が９０％を超える場合には地図データ２１上のその配電線災害予測位置１１１の色を赤で表示し、配電線災害確率データ８１が６０〜９０％の場合には黄色で表示することなどが挙げられる。地図データ２１上の配電線災害予測位置１１１の色を変えることにより、配電線災害が起こる可能性が高い場所を視覚的に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態１に係る配電線災害予測システムの概略図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る地図データを示す図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る樹木別成長データを示す図である。
【図４】本発明の実施形態１に係る樹木データを示す図である。
【図５】本発明の実施形態１に係る災害確率データの一例である雪害確率データを示す図である。
【図６】本発明の実施形態１に係る配電線災害予測システムのシーケンスを示す図である。
【図７】本発明の実施形態２に係る災害確率データの一例である風害確率データを示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
１  配電線災害予測システム
１０  配電線災害予測サーバ
２０  地図データベース
２１  地図データ
３０  樹木別成長データベース
３１  樹木別成長データ
４０  樹木データベース
４１  樹木データ
５０  災害確率データベース
５１  災害確率データ
６０  成長シミュレーション手段
７０  災害樹木予測手段
８０  配電線災害確率算出手段
８１  配電線災害確率データ
１００  端末
１１０  配電線災害予測位置特定手段
１１１  配電線災害予測位置
１２０  樹木データ登録・修正手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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