(57)【要約】【課題】耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる雷事故リスク判定システム、雷事故リスク判定方法およびプログラムを提供する。【解決手段】雷事故リスク判定システムは、落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出する雷事故発生件数算出部と、前記雷事故発生件数算出部によって算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する判定部とを備え、前記雷事故発生件数算出部は、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出する雷事故発生件数算出部と、
前記雷事故発生件数算出部によって算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する判定部とを備え、
前記雷事故発生件数算出部は、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、
雷事故リスク判定システム。
【請求項２】
前記雷事故発生件数算出部は、
１落雷当たりの雷事故発生率と雷撃数とに基づいて補正前雷事故発生件数を算出する補正前雷事故発生件数算出部と、
前記補正前雷事故発生件数を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、
前記補正前雷事故発生件数と前記補正係数とに基づいて補正後雷事故発生件数を算出する補正後雷事故発生件数算出部とを含み、
前記補正係数算出部は、前記判定対象位置の地表面粗度に基づいて前記補正係数を算出し、
前記判定対象位置が土地利用区分上の森林地区内に存在する場合、前記補正係数算出部は、前記森林地区内に存在する前記判定対象位置の前記補正係数の値として、複数の異なる値を算出可能である、
請求項１に記載の雷事故リスク判定システム。
【請求項３】
前記判定対象位置が前記森林地区内に存在する場合、前記判定対象位置の地表面粗度の値が大きいほど、前記補正係数算出部が算出する前記補正係数は小さくなる、
請求項２に記載の雷事故リスク判定システム。
【請求項４】
前記補正係数の算出に利用される地表面粗度の値は０．１刻みで設定されている、
請求項３に記載の雷事故リスク判定システム。
【請求項５】
雷事故の発生件数の予測に用いられる雷事故発生件数予測モデルを作成する雷事故発生件数予測モデル作成部を更に備え、
前記雷事故発生件数予測モデル作成部は、サンプル位置における過去の雷事故の発生件数の実績値と、前記サンプル位置の地表面粗度とに基づいて、前記雷事故発生件数予測モデルを作成し、
前記雷事故発生件数算出部は、前記雷事故発生件数予測モデル作成部によって作成された前記雷事故発生件数予測モデルと、前記判定対象位置の地表面粗度とに基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、
請求項１に記載の雷事故リスク判定システム。
【請求項６】
雷事故が発生するか否かの予測に用いられる雷事故発生有無予測モデルを作成する雷事故発生有無予測モデル作成部と、
雷事故が発生するか否かを判定する雷事故発生有無判定部とを更に備え、
前記雷事故発生有無予測モデル作成部は、前記サンプル位置における過去の雷事故の発生件数の実績値と、前記サンプル位置の地表面粗度とに基づいて、前記雷事故発生有無予測モデルを作成し、
前記雷事故発生有無判定部は、前記雷事故発生有無予測モデルと、前記判定対象位置の地表面粗度とに基づいて、前記判定対象位置に雷事故が発生するか否かを判定し、
前記雷事故発生件数算出部は、前記雷事故発生件数予測モデルと、前記判定対象位置のうちの、前記雷事故発生有無判定部によって雷事故が発生すると判定された位置の地表面粗度とに基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、
請求項５に記載の雷事故リスク判定システム。
【請求項７】
土地利用区分上の森林地区内に第１判定対象位置と第２判定対象位置とが存在する場合、前記第１判定対象位置の地表面粗度の値と、前記第２判定対象位置の地表面粗度の値とが異なるように、地表面粗度の値の刻み幅が設定されている、
請求項５又は請求項６に記載の雷事故リスク判定システム。
【請求項８】
落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出するステップと、
算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定するステップとを含む雷事故リスク判定方法であって、
前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、
雷事故リスク判定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出するステップと、
算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定するステップと
を実行させるプログラムであって、
前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、雷事故リスク判定システム、雷事故リスク判定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
配電線における雷起因の停電または断線事故を未然に防止するために、電柱の高圧線付近に例えば限流素子と呼ばれる耐雷素子を設置することが知られている。耐雷素子をすべての電柱に設置するには膨大な費用と時間を要する。そのため、エリアごとの配電設備密度、落雷頻度などから配電線事故リスクを算定し、耐雷対策の要否を判定して計画的な対策を実施する必要がある。
また、従来、配電線系統全体の落雷事故を定量的に評価する指標をユーザに提供する配電線系統の落雷事故算出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２１００４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的な配電線事故リスクの算定方法では、配電設備密度、落雷頻度、耐雷対策率などの平面的な情報に基づいて、算定が行われる。ところが、現実には、配電設備が設置されている地形条件や配電設備の周辺の構造物、樹木などの高さに応じて、つまり、立体的な条件に応じて、配電設備に雷が直撃する確率が変化する。そのような立体的な条件が反映されない場合には、事故リスクを適正に判定できないおそれがある。
特許文献１に記載された落雷事故算出装置では、土地利用区分に基づいて落雷事故発生率が算出（補正）される。具体的には、土地利用区分上の森林地区では、土地利用区分上の他の区分よりも落雷事故が発生しづらいという考え方が適用され、値０．５の補正係数が乗算される。つまり、特許文献１に記載された落雷事故算出装置では、土地利用区分上の森林地区における落雷事故の発生しづらさが、土地利用区分上の他の区分における落雷事故の発生しづらさよりも大きいと考えられる。また、土地利用区分上の森林地区内の各配電設備では、落雷事故の発生しづらさが互いに等しいと考えられ、一定値（０．５）の補正係数が用いられる。
ところが、現実には、特許文献１に記載された落雷事故算出装置のように、土地利用区分上の森林地区の各配電設備の補正係数を一律に一定値に設定すると、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定が不適切になるおそれがある。土地利用区分上の森林地区の各配電設備の補正係数が、例えば値０．５に一律に設定されると、耐雷設備が過剰に設置されてしまうおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みて為されたものであり、その目的は、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる雷事故リスク判定システム、雷事故リスク判定方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出する雷事故発生件数算出部と、前記雷事故発生件数算出部によって算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する判定部とを備え、前記雷事故発生件数算出部は、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、雷事故リスク判定システムである。
【０００７】
本発明の一態様の雷事故リスク判定システムにおいて、前記雷事故発生件数算出部は、１落雷当たりの雷事故発生率と雷撃数とに基づいて補正前雷事故発生件数を算出する補正前雷事故発生件数算出部と、前記補正前雷事故発生件数を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、前記補正前雷事故発生件数と前記補正係数とに基づいて補正後雷事故発生件数を算出する補正後雷事故発生件数算出部とを含み、前記補正係数算出部は、前記判定対象位置の地表面粗度に基づいて前記補正係数を算出し、前記判定対象位置が土地利用区分上の森林地区内に存在する場合、前記補正係数算出部は、前記森林地区内に存在する前記判定対象位置の前記補正係数の値として、複数の異なる値を算出可能である。
【０００８】
本発明の一態様の雷事故リスク判定システムにおいて、前記判定対象位置が前記森林地区内に存在する場合、前記判定対象位置の地表面粗度の値が大きいほど、前記補正係数算出部が算出する前記補正係数は小さくなる。
【０００９】
本発明の一態様の雷事故リスク判定システムにおいて、前記補正係数の算出に利用される地表面粗度の値は０．１刻みで設定されている。
【００１０】
本発明の一態様の雷事故リスク判定システムは、雷事故の発生件数の予測に用いられる雷事故発生件数予測モデルを作成する雷事故発生件数予測モデル作成部を更に備え、前記雷事故発生件数予測モデル作成部は、サンプル位置における過去の雷事故の発生件数の実績値と、前記サンプル位置の地表面粗度とに基づいて、前記雷事故発生件数予測モデルを作成し、前記雷事故発生件数算出部は、前記雷事故発生件数予測モデル作成部によって作成された前記雷事故発生件数予測モデルと、前記判定対象位置の地表面粗度とに基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する。
【００１１】
本発明の一態様の雷事故リスク判定システムは、雷事故が発生するか否かの予測に用いられる雷事故発生有無予測モデルを作成する雷事故発生有無予測モデル作成部と、雷事故が発生するか否かを判定する雷事故発生有無判定部とを更に備え、前記雷事故発生有無予測モデル作成部は、前記サンプル位置における過去の雷事故の発生件数の実績値と、前記サンプル位置の地表面粗度とに基づいて、前記雷事故発生有無予測モデルを作成し、前記雷事故発生有無判定部は、前記雷事故発生有無予測モデルと、前記判定対象位置の地表面粗度とに基づいて、前記判定対象位置に雷事故が発生するか否かを判定し、前記雷事故発生件数算出部は、前記雷事故発生件数予測モデルと、前記判定対象位置のうちの、前記雷事故発生有無判定部によって雷事故が発生すると判定された位置の地表面粗度とに基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する。
【００１２】
本発明の一態様の雷事故リスク判定システムにおいて、土地利用区分上の森林地区内に第１判定対象位置と第２判定対象位置とが存在する場合、前記第１判定対象位置の地表面粗度の値と、前記第２判定対象位置の地表面粗度の値とが異なるように、地表面粗度の値の刻み幅が設定されている。
【００１３】
本発明の一態様は、落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出するステップと、算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定するステップとを含む雷事故リスク判定方法であって、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、雷事故リスク判定方法である。
【００１４】
本発明の一態様は、コンピュータに、落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数を算出するステップと、算出された雷事故の発生件数に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定するステップとを実行させるプログラムであって、前記耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、前記判定対象位置の雷事故の発生件数を算出する、プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の実施形態によれば、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態の雷事故リスク判定システムの一例を示す図である。
【図２】耐雷設備として限流素子が用いられる場合における閃絡電流の流れを示す図である。
【図３】解析モデル系統の一例を示す図である。
【図４】第１実施形態の雷事故リスク判定システムにおいて実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値とを示す図である。
【図６】雷撃吸引効果を説明するための図である。
【図７】地表面粗度区分と雷事故発生位置との関係の一例を示すマップである。
【図８】地表面粗度と、雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値との誤差との関係を示す図である。
【図９】地表面粗度が２．６以上の配電ブロックにおける補正係数の値の決定手法を説明するための図である。
【図１０】雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値と第１実施形態の雷事故リスク判定システムによる予測値とを示す図である。
【図１１】第２実施形態の雷事故リスク判定システムの一例を示す図である。
【図１２】雷事故発生有無判定部による判定結果を説明するための図である。
【図１３】ロジスティック回帰モデルを用いた雷事故発生有無判定部による判定の正解率を説明するための図である。
【図１４】雷事故発生件数算出部による算出結果を説明するための図である。
【図１５】第２実施形態の雷事故リスク判定システムにおいて実行される処理の一例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】
【００１７】
次に、本発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
【００１８】
＜第１実施形態＞
図１は第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の一例を示す図である。
図１に示す例では、雷事故リスク判定システム１が、入力部１１と、雷事故算出部１２と、補正部１４と、記憶部１３、１５、１７と、判定部１６と、出力部１８とを備えている。
入力部１１は、雷事故リスク判定システム１の利用者による操作の入力を受け付ける。入力部１１は、雷事故算出部１２に接続されている。
雷事故算出部１２は、落雷によって配電設備の電力供給能力が低下することである雷事故の発生件数などの算出を行う。雷事故算出部１２は、記憶部１３と、補正部１４とに接続されている。雷事故算出部１２は、直撃雷発生率算出部１２ａと、雷事故発生率算出部１２ｂと、補正前雷事故発生件数算出部１２ｃとを備えている。
直撃雷発生率算出部１２ａは、例えば特許文献１の段落００４７に記載された手法と同様の手法によって、直撃雷の発生率を算出する。直撃雷とは、例えば架空地線、電力線、柱体、配電機器などの配電設備への雷撃である。雷撃には、直撃雷の他に、誘導雷も含まれる。誘導雷とは、配電設備以外への雷撃である。雷事故発生率算出部１２ｂは、例えば特許文献１の図９のステップＳＴ２１の手法と同様の手法によって、雷事故の発生率を算出する。補正前雷事故発生件数算出部１２ｃは、補正部１４による補正が行われる前の雷事故の発生件数である補正前雷事故発生件数を算出する。
【００１９】
図１に示す例では、記憶部１３に、例えば、線路密度情報１３ａと、落雷頻度情報１３ｂと、耐雷設備施設率情報１３ｃと、メッシュ番号情報１３ｄとが格納されている。線路密度情報１３ａとは、線路密度に関する情報であり、線路密度［ｋｍ／ｋｍ２］とは、例えば、単位メッシュ内に施設される配電線の線路長を示す。落雷頻度情報１３ｂとは、過去の落雷頻度（例えば、１年当たりの雷撃数）に関する情報である。耐雷設備施設率情報１３ｃとは、例えば限流素子などの耐雷設備の施設割合（つまり、耐雷設備が設置済みになっている割合）を示す情報である。メッシュ番号情報１３ｄとは、メッシュ番号に関する情報であり、メッシュ番号とは、例えば特許文献１の図１２に記載されているように複数のメッシュのそれぞれに対して付される番号である
補正部１４は、補正前雷事故発生件数算出部１２ｃによって算出された補正前雷事故発生件数の補正などを行う。補正部１４は、記憶部１５と、判定部１６とに接続されている。補正部１４は、補正係数算出部１４ａと、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂとを備えている。
補正係数算出部１４ａは、補正前雷事故発生件数を補正するための補正係数を算出する。補正後雷事故発生件数算出部１４ｂは、補正係数算出部１４ａによって算出された補正係数を補正前雷事故発生件数に対して乗算することによって、補正後雷事故発生件数を算出する。
【００２０】
図１に示す例では、記憶部１５に、例えば地表面粗度情報１５ａが格納されている。地表面粗度とは、配電設備の周辺の構造物、樹木などの高さを推定する指標である。
一般的な地表面粗度区分では、「区分１」、「区分２」、「区分３」および「区分４」の４つの区分が設定されている。「区分１」は、都市計画区域外にあって、極めて平坦で障害物がないものとして特定行政庁が規則で定める区域に相当する。「区分１」には、例えば海、川などが含まれる。「区分２」は、都市計画区域外にあって区分１の区域以外の区域（建築物の高さが１３メートル以下の場合を除く。）または都市計画区域内にあって区分４の区域以外の区域のうち、海岸線または湖岸線（対岸までの距離が１５００メートル以上のものに限る。以下同じ。）までの距離が５００メートル以内の地域（ただし、建築物の高さが１３メートル以下である場合または当該海岸線もしくは湖岸線からの距離が２００メートルを超え、かつ、建築物の高さが３１メートル以下である場合を除く。）に相当する。「区分２」には、例えば田、畑などが含まれる。「区分３」は、区分１、区分２または区分４以外の区域に相当する。「区分３」には、例えば森林、住宅などが含まれる。「区分４」は、都市計画区域内にあって、都市化が極めて著しいものとして特定行政庁が規則で定める区域に相当する。「区分４」には、例えば高層ビルなどが含まれる。
一方、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１において用いられる地表面粗度区分は、一般的な地表面粗度区分よりも細分化されている。具体的には、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１において用いられる地表面粗度区分では、一般的な地表面粗度区分の「区分２」と「区分３」との間にも、細分化された区分が存在する。つまり、地表面粗度情報１５ａは、「区分２」に関する情報および「区分３」に関する情報のみならず、「区分２」と「区分３」との間の細分化された区分に関する情報も含む。
【００２１】
図１に示す例では、判定部１６は、耐雷設備が設置されていない配電設備に、耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する。判定部１６は、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂによって算出された補正後雷事故発生件数に基づいて、耐雷設備を設置するか否かの判定を行う。判定部１６は、出力部１８と、記憶部１７とに接続されている。
記憶部１７には、例えば基準値情報１７ａが格納されている。基準値情報１７ａとは、判定部１６において、補正後雷事故発生件数と対比される基準値に関する情報である。
出力部１８は、判定部１６による判定結果を出力する。具体的には、出力部１８は、耐雷設備を設置する必要がある配電設備を、雷事故リスク判定システム１の利用者に対して報知する。
【００２２】
図２は耐雷設備として限流素子１００が用いられる場合における閃絡電流の流れを示す図である。
図２に示す例では、配電設備（図示せず）における雷起因の停電または断線事故を未然に防止する耐雷設備として、限流素子１００が設置されている。限流素子１００は、例えば特開２０１４−１０９２１号公報に記載されているような特性を有する。具体的には、雷サージにより架空地線（図示せず）に過電圧が加わると、架空地線に接続された放電クランプ碍子１０２から放電が起きる。この放電は、架空地線から、放電クランプ碍子１０２と限流素子１００との間の放電ギャップを経て、限流素子１００の電極１００ａに捕捉される。電極１００ａに捕捉された閃絡電流１０３は、限流素子１００および腕金１０１を介して大地に放出される。過電圧が限流素子１００に印加されると、限流素子１００は、素子自体が備える電圧電流特性の非直線性により、その抵抗値を減じて雷サージの大電流を通し、過電圧の消滅後はその抵抗値を回復して続流の放電を直ちに制限および遮断し、速やかに絶縁を回復する。このため、限流素子１００によって、続流が発生せず、線路の断線や碍子損傷などの被害が確実に防止される。
【００２３】
図３は解析モデル系統１５０の一例を示す図である。詳細には、図３は耐雷設備施設率ｘおよび線路密度ｙを説明するための図である。
図３に示す例では、５つの配電柱１５２ａ、１５２ｂ、１５２ｃ、１５２ｄ、１５２ｅを有する解析モデル系統１５０が設定されている。
配電柱１５２ｄには、耐雷設備１５４ｄが施設されている。配電柱１５２ｅには、耐雷設備１５４ｅが施設されている。配電柱１５２ａ〜１５２ｃには、耐雷設備が施設されていない。そのため、耐雷設備施設率ｘは４０［％］である。
また、解析モデル系統１５０は、１辺の長さが１［ｋｍ］の正方形である。配電柱１５２ａ〜１５２ｅに接続された配電線１５１の線路長は、１［ｋｍ］である。そのため、線路密度ｙは１［ｋｍ／ｋｍ２］である。
雷撃吸引距離ｒは、例えば特許文献１の段落００４１の式によって算出される。雷撃吸引距離ｒとは、十分な遮蔽がなされているかどうかの判断基準となる距離である。
【００２４】
図４は第１実施形態の雷事故リスク判定システム１において実行される処理の一例を示すフローチャートである。
図４に示す例では、ステップＳ１において、入力部１１が、雷事故リスク判定システム１の利用者による耐雷設備施設率ｘおよび線路密度ｙの入力を受け付ける。例えば、図３に示す解析モデル系統１５０についての処理が実行される場合、入力部１１には、耐雷設備施設率ｘとして４０［％］が入力されると共に、線路密度ｙとして１［ｋｍ／ｋｍ２］が入力される。
次いで、ステップＳ２では、直撃雷発生率算出部１２ａが直撃雷発生率Ｄｐ（ｘ，ｙ）［％］を算出する。直撃雷発生率算出部１２ａは、例えば特開２０１０−４５９２７号公報の段落００３３に記載された手法と同様の手法によって、直撃雷発生率Ｄｐ（ｘ，ｙ）を算出する。
【００２５】
図３に示す例では、耐雷設備１５４ｄが施設されている配電柱１５２ｄに、耐雷設備１５４ｄによって保護される変圧器（図示せず）が施設されている。また、耐雷設備１５４ｅが施設されている配電柱１５２ｅには、耐雷設備１５４ｅによって保護される変圧器（図示せず）が施設されている。配電柱１５２ｄの変圧器および配電柱１５２ｅの変圧器の周辺には、配電柱１５２ｄ、１５２ｅから電力供給を受ける住宅等の構造物が存在する。そのため、住宅等の構造物の周辺の配電柱１５２ｄ、１５２ｅには、直撃雷が発生しづらいと考えられる。従って、雷撃吸引範囲１５５外の領域（つまり、配電柱１５２ｄ、１５２ｅを含む領域）における直撃雷発生率Ｄｐは、雷撃吸引範囲１５５内における直撃雷発生率Ｄｐよりも低い。つまり、耐雷設備施設率ｘが低いほど、直撃雷発生率Ｄｐ（ｘ，ｙ）は高くなる。
【００２６】
図４に示す例では、次いで、ステップＳ３において、雷事故発生率算出部１２ｂが、１落雷当たりの雷事故発生率Ｆ（ｘ，ｙ）［％］を算出する。雷事故発生率算出部１２ｂは、耐雷設備施設率ｘと線路密度ｙとをパラメータとしたＥＭＴＰ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｔｒａｎｓｉｅｎｔｓ  Ｐｒｏｇｒａｍ）解析モデルを用いてＥＭＴＰ解析を実施し、１落雷当たりの雷事故発生率Ｆ（ｘ，ｙ）を算出する。雷事故発生率算出部１２ｂは、例えば特開２０１０−４５９２７号公報の段落００７３に記載された手法と同様の手法によって、１落雷当たりの雷事故発生率Ｆ（ｘ，ｙ）を算出する。
次いで、ステップＳ４では、補正前雷事故発生件数算出部１２ｃが、雷事故発生率算出部１２ｂによって算出された１落雷当たりの雷事故発生率Ｆ（ｘ，ｙ）と、１年当たりの雷撃数Ｌ［件／年］と、下記の式（１）とに基づいて、補正前雷事故発生件数Ｇ１（ｘ，ｙ）［件／年］を算出する。
Ｇ１（ｘ，ｙ）＝Ｆ（ｘ，ｙ）×Ｌ・・・式（１）
１年当たりの雷撃数Ｌは、過去の実績値であっても、予測値（つまり、シミュレーションによって算出された値）であってもよい。予測値が用いられる場合、予測値は、例えば、過去の実績値、過去の実績値が取得された時点から現時点までに変化した点（例えば、耐雷設備が追加された）などに基づいて算出される。
補正前雷事故発生件数算出部１２ｃは、１年当たりの雷撃数Ｌの値として、記憶部１３に格納されている落雷頻度情報１３ｂに含まれる、図３に示す解析モデル系統１５０の１年あたりの雷撃数の値を用いてもよい。あるいは、補正前雷事故発生件数算出部１２ｃは、１年当たりの雷撃数Ｌの値として、雷事故リスク判定システム１の利用者によって入力部１１を介して入力される１年当たりの雷撃数の値を用いてもよい。
【００２７】
図４に示す例では、次いで、ステップＳ５において、補正係数算出部１４ａが、地表面粗度に基づいて、補正前雷事故発生件数Ｇ１（ｘ，ｙ）を補正するための補正係数Ｃを算出する。
例えば、図３に示す解析モデル系統１５０が土地利用区分上の森林地区内に存在する場合であって、解析モデル系統１５０の地表面粗度の値が２．６未満である場合、補正係数算出部１４ａは、解析モデル系統１５０の補正係数Ｃとして、値０．５を算出する。図３に示す解析モデル系統１５０が土地利用区分上の森林地区内に存在する場合であって、解析モデル系統１５０の地表面粗度の値が２．６以上である場合、補正係数算出部１４ａは、解析モデル系統１５０の補正係数Ｃとして、値０．３を算出する。図３に示す解析モデル系統１５０が土地利用区分上の森林地区外に存在する場合、補正係数算出部１４ａは、解析モデル系統１５０の補正係数Ｃとして、値１．０を算出する。
補正係数算出部１４ａは、地表面粗度の値として、記憶部１５に格納されている地表面粗度情報１５ａに含まれる、解析モデル系統１５０の地表面粗度の値を用いてもよい。あるいは、補正係数算出部１４ａは、地表面粗度の値として、雷事故リスク判定システム１の利用者によって入力部１１を介して入力される解析モデル系統１５０の地表面粗度の値を用いてもよい。
【００２８】
図４に示す例では、次いで、ステップＳ６において、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂが、補正前雷事故発生件数算出部１２ｃによって算出された補正前雷事故発生件数Ｇ１（ｘ，ｙ）と、補正係数算出部１４ａによって算出された補正係数Ｃと、下記の式（２）とに基づいて、補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）［件／年］を算出する。
Ｇ２（ｘ，ｙ）＝Ｇ１（ｘ，ｙ）×Ｃ・・・式（２）
次いで、ステップＳ７では、判定部１６は、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂによって算出された補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）が基準値Ｇ２ｔｈ以上であるか否かを判定する。補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）が基準値Ｇ２ｔｈ以上である場合、判定部１６は、判定対象の領域に耐雷設備を設置する必要があると判断し、ステップＳ８に進む。一方、補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）が基準値Ｇ２ｔｈ未満である場合、判定部１６は、判定対象の領域に耐雷設備を設置する必要がないと判断し、図４に示すルーチンを終了する。
図３に示す解析モデル系統１５０の補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）が基準値Ｇ２ｔｈ以上である場合、判定部１６は、耐雷設備１５４ｄ、１５４ｅの他に、追加の耐雷設備を解析モデル系統１５０に設置する必要があると判断する。
【００２９】
図４に示す例では、ステップＳ８において、出力部１８が、判定対象の領域に耐雷設備を設置する必要がある旨を出力し、雷事故リスク判定システム１の利用者に対する報知を行う。
図３に示す例では、出力部１８が、耐雷設備１５４ｄ、１５４ｅの他に、追加の耐雷設備を解析モデル系統１５０に設置する必要がある旨を出力する。
【００３０】
図５は雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値とを示す図である。詳細には、図５（Ａ）は土地利用区分上の森林地区以外の地区内の地域Ａ１〜Ｅ１における雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値とを示す図である。図５（Ｂ）は土地利用区分上の森林地区内の地域Ａ２〜Ｅ２における雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値とを示す図である。
図５（Ａ）に示すように、土地利用区分上の森林地区以外の地区内の地域Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、Ｅ１では、雷事故発生件数の実績値と、従来の雷事故リスク判定システムによる雷事故発生件数の予測値とが、ほぼ等しくなる。
一方、図５（Ｂ）に示すように、土地利用区分上の森林地区内の地域Ａ２、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２、Ｅ２では、雷事故発生件数の実績値が、従来の雷事故リスク判定システムによる雷事故発生件数の予測値よりもかなり小さくなる。つまり、耐雷設備が設置されていない配電設備に、耐雷設備を設置する必要があるか否かが従来の雷事故リスク判定システムによって判定されると、耐雷設備が過剰に設置されてしまうおそれがある。
【００３１】
図６は雷撃吸引効果を説明するための図である。詳細には、図６は、土地利用区分上の森林地区内の地域では、雷事故発生件数の実績値が、従来の雷事故リスク判定システムによる雷事故発生件数の予測値よりもかなり小さくなる理由を説明するための図である。
図６中の雷撃吸引距離ｒは、上述したように、例えば特許文献１の段落００４１の式によって算出される。
図６に示すように、樹木１６２または建物１６３が配電設備１６１の周囲に存在する場合には、雷が配電設備１６１に直撃するエリアＡＲ１の他に、雷が樹木１６２に直撃するエリアＡＲ２、または、雷が建物１６３に直撃するエリアＡＲ３が存在する。そのため、樹木１６２または建物１６３が配電設備１６１の周囲に存在する場合には、樹木１６２または建物１６３が配電設備１６１の周囲に存在しない場合よりも、雷が配電設備１６１に直撃するエリアＡＲ１が小さくなる。つまり、樹木１６２または建物１６３が配電設備１６１の周囲に存在する場合には、樹木１６２または建物１６３が配電設備１６１の周囲に存在しない場合よりも、雷事故が発生しづらくなる。
従来の雷事故リスク判定システムでは、配電設備１６１の周囲の樹木１６２または建物１６３の有無にかかわらず、補正係数Ｃが一律に一定値（０．５）に設定されており、雷事故発生件数の実績が十分に反映されていない。また、樹木１６２または建物１６３による雷撃吸引効果が十分に反映されていない。そのため、耐雷設備が設置されていない配電設備に、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定が、従来の雷事故リスク判定システムによって行われると、図５（Ｂ）に示すように、雷事故発生件数の実績値が予測値よりもかなり小さくなる。その結果、耐雷設備が過剰に設置されてしまうおそれがある。
【００３２】
図７は地表面粗度区分と雷事故発生位置との関係の一例を示すマップである。
本発明者等は、地表面粗度が高いほど、配電設備の周囲の樹木または建物が多くなり、直撃雷が発生する確率が低くなり、雷事故発生件数が減少すると考えた。また、本発明者等は、この考えを確認するために、図７に示す地域内の配電ブロック毎の地表面粗度と雷事故発生件数とを算出した。配電ブロックとは、接地工事の対象となる配電線および配電柱の電気的つながりに基づいて分割されたグループである。
図７において、「×」は、図７に示す地域内において雷事故が発生した配電柱を示している。
図７に示すように、本発明者等は、地表面粗度が高い図７の左側の地域（地表面粗度の値が２．６〜３．０の地域）において雷事故発生件数が少なく、地表面粗度が低い図７の右側の地域（地表面粗度の値が２．５以下の地域）において雷事故発生件数が多いことを見い出した。
図７に示す０．１刻みの地表面粗度区分は、雷事故リスク判定のみならず、例えば、配電設備に加わる風圧荷重の推定等にも用いることができる。
【００３３】
図８は地表面粗度と、雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値との誤差との関係を示す図である。図８において、横軸は０．１刻みの地表面粗度の値を示している。縦軸は、雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値との誤差（平均値）を示している。雷事故発生件数の実績値が予測値よりも小さい場合には、縦軸の値が正になり、雷事故発生件数の実績値が予測値よりも大きい場合には、縦軸の値が負になる。
本発明者等は、雷事故発生件数の実績値を取得した５地域の森林地区の配電ブロックにおいて、雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値とを比較し、それらの誤差の平均値を算出し、図８に示す結果を得た。
図８に示すように、地表面粗度が２．６〜３．０の配電ブロックにおいて、雷事故発生件数の実績値が、予測値よりもかなり小さくなった。地表面粗度が２．６以上になると、配電設備の周囲の樹木または建物による雷撃吸引効果が大きくなり、雷事故発生件数の実績値が減少しているにもかかわらず、従来の雷事故リスク判定システムでは、その点が十分に反映されていないためと考えられる。
そこで、本発明者等は、地表面粗度が２．６未満の配電ブロックにおいては補正係数Ｃの値が現状の値（０．５）のままで問題ないが、地表面粗度が２．６以上の配電ブロックにおいては補正係数Ｃの値を現状の値（０．５）から変更する必要があると考えた。
【００３４】
図９は地表面粗度が２．６以上の配電ブロックにおける補正係数Ｃの値の決定手法を説明するための図である。詳細には、図９は補正係数Ｃと、雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値との誤差との関係を示す図である。図９において、横軸は０．０５刻みの補正係数Ｃの値を示している。縦軸は、雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値との誤差（平均値）を示している。図９中の「粗度２．６」、「粗度２．７」、「粗度２．８」、「粗度２．９」および「粗度３．０」は、それぞれ図８中の「粗度２．６」、「粗度２．７」、「粗度２．８」、「粗度２．９」および「粗度３．０」に対応している。
図９に示すように、補正係数Ｃの値を小さくするに従って、「粗度２．６」、「粗度２．７」、「粗度２．８」、「粗度２．９」および「粗度３．０」の雷事故発生件数の実績値と予測値との誤差が小さくなる。
本発明者等は、「粗度２．６」、「粗度２．７」、「粗度２．８」、「粗度２．９」および「粗度３．０」のうちの雷事故発生件数の実績値と予測値との誤差が最も小さい「粗度２．７」の補正係数Ｃの値を減少させていき、「粗度２．７」の雷事故発生件数の実績値と予測値との誤差が略ゼロになる補正係数Ｃの値（０．３）を、地表面粗度が２．６以上の配電ブロックにおける変更後の補正係数Ｃの値とした。
【００３５】
図１０は雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値と第１実施形態の雷事故リスク判定システム１による予測値とを示す図である。詳細には、図１０は土地利用区分上の森林地区内の地域Ａ２〜Ｅ２における雷事故発生件数の実績値と従来の雷事故リスク判定システムによる予測値と第１実施形態の雷事故リスク判定システム１による予測値とを示す図である。
図１０の地域Ａ２〜Ｅ２における雷事故発生件数の実績値は、図５（Ｂ）の地域Ａ２〜Ｅ２における雷事故発生件数の実績値に対応している。図１０の地域Ａ２〜Ｅ２における従来の雷事故リスク判定システムによる雷事故発生件数の予測値は、図５（Ｂ）の地域Ａ２〜Ｅ２における従来の雷事故リスク判定システムによる雷事故発生件数の予測値に対応している。
図１０に示すように、地表面粗度が２．６〜３．０の配電ブロックにおける補正係数Ｃの値を０．３に変更した第１実施形態の雷事故リスク判定システム１による雷事故発生件数の予測値は、従来の雷事故リスク判定システムによる雷事故発生件数の予測値よりも、雷事故発生件数の実績値に近い値になった。つまり、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１を用いることによって、耐雷設備が過剰に設置されることを抑制できることが確認できた。
【００３６】
すなわち、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１に示す例では、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂと、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂによって算出された補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する判定部１６とが備えられている。
また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図４に示す例では、ステップＳ６において、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂが、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度（図３に示す例では、解析モデル系統１５０の地表面粗度）に基づいて、判定対象位置の補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）を算出する。
そのため、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づくことなく、耐雷設備を設置する必要があるか否かが判定される場合よりも、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。つまり、耐雷設備が過剰に設置される場合よりも、コストを抑制することができる。
【００３７】
また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１に示す例では、１落雷当たりの雷事故発生率Ｆ（ｘ，ｙ）と１年当たりの雷撃数Ｌとに基づいて補正前雷事故発生件数Ｇ１（ｘ，ｙ）を算出する補正前雷事故発生件数算出部１２ｃと、補正前雷事故発生件数Ｇ１（ｘ，ｙ）を補正するための補正係数Ｃを算出する補正係数算出部１４ａとｇａ更に備えられている。
また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図４に示す例では、ステップＳ６において、補正後雷事故発生件数算出部１４ｂが、補正前雷事故発生件数Ｇ１（ｘ，ｙ）と補正係数Ｃとに基づいて補正後雷事故発生件数Ｇ２（ｘ，ｙ）を算出する。ステップＳ５では、補正係数算出部１４ａが、判定対象位置の地表面粗度（図３に示す例では、解析モデル系統１５０の地表面粗度）に基づいて補正係数Ｃを算出する。
また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図９に示す例では、判定対象位置が土地利用区分上の森林地区内に存在する場合、補正係数算出部１４ａは、森林地区内に存在する判定対象位置の補正係数Ｃの値として、複数の異なる値（０．５および０．３）を算出可能である。
そのため、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、森林地区内に存在する判定対象位置の補正係数Ｃの値として１つの値しか設定されない場合よりも、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。
【００３８】
また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図９に示す例では、判定対象位置が森林地区内に存在する場合、判定対象位置の地表面粗度の値が大きいほど、補正係数算出部１４ａが算出する補正係数Ｃの値は小さくなる。その結果、判定対象位置に耐雷設備を設置する必要があると判断されづらくなる。
そのため、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、森林地区のうちの雷事故が発生しづらい位置（地表面粗度の値が大きい位置）に耐雷設備が過剰に設置されてしまうおそれを抑制することができる。
【００３９】
また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１の図８に示す例では、補正係数Ｃの算出に利用される地表面粗度の値が０．１刻みで設定されている。
そのため、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、補正係数Ｃの算出に利用される地表面粗度の値が例えば１刻みで設定されている場合よりも、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。
【００４０】
配電柱より地上高が高い樹木または建物が配電柱の周囲に存在する場合、上空から落ちてくる雷は、配電柱でなく、その樹木または建物に落雷する確率が高い。第１実施形態の雷事故リスク判定システム１は、そのような雷の特性を利用し、耐雷設備が設置されていない配電設備に雷が直撃する確率ならびに停電事故に至る確率を適正に判定する。
第１実施形態の雷事故リスク判定システム１によって雷事故リスクを地域毎に適正に判定することで、効果的な耐雷対策が実施可能となる。また、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１によって耐雷対策の優先順位が策定可能となると同時に、不要に対策する工事費を削減することができる。
【００４１】
＜第２実施形態＞
図１１は第２実施形態の雷事故リスク判定システム１の一例を示す図である。
図１１に示す例では、雷事故リスク判定システム１が、入力部２１と、制御部２２と、判定部２４と、記憶部２３、２５と、出力部２６とを備えている。
入力部２１は、雷事故リスク判定システム１の利用者による操作の入力を受け付ける。入力部２１は、制御部２２に接続されている。
制御部２２は、雷事故の発生件数の算出などを行う。制御部２２は、記憶部２３と、判定部２４とに接続されている。制御部２２は、サンプルブロック抽出部２２ａと、情報取得部２２ｂと、第１回帰モデル作成部２２ｃと、雷事故発生有無判定部２２ｄと、第２回帰モデル作成部２２ｅと、雷事故発生件数算出部２２ｆとを備えている。
サンプルブロック抽出部２２ａは、後述するロジスティック回帰モデルおよびポアソン回帰モデルの作成に必要な配電ブロック（サンプルブロック）を抽出する。サンプルブロックとは、雷事故リスク判定システム１による判定の対象の地域に含まれる全ての配電ブロックのうちの一部の配電ブロックである。
【００４２】
図１１に示す例では、情報取得部２２ｂが、例えば、雷事故リスク判定システム１による判定の対象の地域に含まれる各配電ブロックの情報を取得する。各配電ブロックの情報には、例えば、その配電ブロック内の耐雷設備が設置されていない配電柱の本数Ｘ１、および、その配電ブロック内の耐雷設備が既に設置されている配電柱の本数Ｘ２が含まれる。また、各配電ブロックの情報には、例えば、その配電ブロックの地表面粗度Ｘ３、その配電ブロックにおける落雷頻度Ｘ４（つまり、所定期間当たりの過去の雷事故の発生件数の実績値）、その配電ブロックの面積などが含まれる。
第２実施形態の雷事故リスク判定システム１において用いられる地表面粗度区分も、第１実施形態の雷事故リスク判定システム１において用いられる地表面粗度区分と同様に、一般的な地表面粗度区分より細分化されている。すなわち、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１において用いられる地表面粗度区分では、一般的な地表面粗度区分の「区分２」と「区分３」との間にも、細分化された区分が存在する。後述する地表面粗度情報２３ｃは、「区分２」に関する情報および「区分３」に関する情報のみならず、「区分２」と「区分３」との間の細分化された区分に関する情報も含む。
第１回帰モデル作成部２２ｃは、雷事故が発生するか否かの予測に用いられる例えばロジスティック回帰モデルを作成する。ロジスティック回帰モデルは、サンプルブロックにおける雷事故発生件数Ｙとサンプルブロックの情報（Ｘ１〜Ｘ４）との関係を表す式のうち、統計的手法によって推計された下記の式（３）によって表される。式（３）において、α０、α１、α２、α３、α４は係数である。式（３）は、「雷事故発生確率」を示す。「雷事故発生確率」とは、各配電ブロックで年間に１件でも事故が発生する確率があるか否かを意味する。「雷事故発生確率」が１（１００％）に近いほど、事故が起こりやすいことを意味する。「雷事故発生確率」が０（０％）に近いほど、事故が起こりにくいことを意味する。
【００４３】
【数１】
2019009951.tif 000003
【００４４】
図１１に示す例では、第１回帰モデル作成部２２ｃがロジスティック回帰モデルを作成する。一方、他の例では、第１回帰モデル作成部２２ｃは、雷事故が発生するか否かの予測に用いられるロジスティック回帰モデル以外の回帰モデルまたは回帰式を作成してもよい。
【００４５】
図１１に示す例では、雷事故発生有無判定部２２ｄが、判定対象の配電ブロックにおいて雷事故が発生するか否かの判定等を行う。判定対象の配電ブロックとは、雷事故リスク判定システム１による判定の対象の地域に含まれる全ての配電ブロックのうちの、サンプルブロックを除く配電ブロックである。雷事故発生有無判定部２２ｄは、判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙを算出する。雷事故発生件数Ｙの算出は、判定対象の配電ブロックの情報（Ｘ１〜Ｘ４）と、第１回帰モデル作成部２２ｃによって作成された例えばロジスティック回帰モデルとに基づいて行われる。判定対象の配電ブロックの地表面粗度Ｘ３の値が大きいほど、算出される雷事故発生件数Ｙの値は小さくなる。また、雷事故発生有無判定部２２ｄは、その算出結果に基づき、判定対象の配電ブロックにおいて雷事故が発生するか否かを判定する。すなわち、雷事故発生有無判定部２２ｄは、第１回帰モデル作成部２２ｃによって作成された例えばロジスティック回帰モデルと、少なくとも判定対象の配電ブロックの地表面粗度Ｘ３とに基づいて、判定対象の配電ブロックにおいて雷事故が発生するか否かを判定する。判定対象の配電ブロックの地表面粗度Ｘ３の値が大きいほど、判定対象の配電ブロックにおいて雷事故が発生しないと判定されやすくなる。
【００４６】
上述したように、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１において用いられる地表面粗度区分は、一般的な地表面粗度区分よりも細分化されている。そのため、土地利用区分上の森林地区内に例えば２つの判定対象の配電ブロックが存在する場合、第１の判定対象の配電ブロックの地表面粗度Ｘ３の値と、第２の判定対象の配電ブロックの地表面粗度Ｘ３の値とが異なることがあり得る。
すなわち、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１１に示す例では、土地利用区分上の森林地区内に第１の判定対象の配電ブロックと第２の判定対象の配電ブロックとが存在する場合、第１の判定対象の配電ブロックの地表面粗度の値と、第２の判定対象の配電ブロックの地表面粗度の値とが異なるように、地表面粗度の値の刻み幅が小さく（例えば、０．１に）設定されている。
地表面粗度の値の刻み幅を、一般的な地表面粗度の値の刻み幅よりも小さく（つまり、１よりも小さい値に）設定することによって、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。
【００４７】
図１２は雷事故発生有無判定部２２ｄによる判定結果を説明するための図である。
図１２に示す例では、雷事故発生有無判定部２２ｄが、１０００個の判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙを算出した。図１２の横軸は、１０００個の判定対象の配電ブロックのそれぞれに対応している。図１２の縦軸は、「雷事故発生確率」を示しており、１０００個の判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙを０から１の値で示している。雷事故発生有無判定部２２ｄは、算出された雷事故発生件数Ｙの値が０．５以上の配電ブロックにおいて雷事故が発生すると判定し、算出された雷事故発生件数Ｙの値が０．５未満の配電ブロックにおいて雷事故が発生しないと判定した。
【００４８】
図１３はロジスティック回帰モデルを用いた雷事故発生有無判定部２２ｄによる判定の正解率を説明するための図である。
図１３に示す例では、１０００個の判定対象の配電ブロックに占める、雷事故が発生すると雷事故発生有無判定部２２ｄが予測し、かつ、雷事故が現実に発生した配電ブロックの割合が、Ａ［％］になった。また、１０００個の判定対象の配電ブロックに占める、雷事故が発生しないと雷事故発生有無判定部２２ｄが予測し、かつ、雷事故が現実に発生しなかった配電ブロックの割合が、Ｂ［％］になった。また、１０００個の判定対象の配電ブロックに占める、雷事故が発生すると雷事故発生有無判定部２２ｄが予測したにもかかわらず、現実には雷事故が発生しなかった配電ブロックの割合が、Ｃ［％］になった。また、１０００個の判定対象の配電ブロックに占める、雷事故が発生しないと雷事故発生有無判定部２２ｄが予測したにもかかわらず、現実には雷事故が発生した配電ブロックの割合が、Ｄ［％］になった。つまり、ロジスティック回帰モデルを用いた雷事故発生有無判定部２２ｄによる判定の正解率は、（Ａ＋Ｂ）［％］になった。
【００４９】
図１１に示す例では、第２回帰モデル作成部２２ｅは、雷事故の発生件数の予測に用いられる例えばポアソン回帰モデルを作成する。ポアソン回帰モデルは、サンプルブロックにおける雷事故発生件数Ｙとサンプルブロックの情報（Ｘ１〜Ｘ４）との関係を表す式のうち、統計的手法によって推計された下記の式（４）によって表される。式（４）において、β０、β１、β２、β３、β４、β５は係数である。式（４）は、厳密には「年間雷事故発生件数」を示し、「雷事故リスク」と呼ばれているものである。
【００５０】
【数２】
2019009951.tif 000004
【００５１】
図１１に示す例では、第２回帰モデル作成部２２ｅがポアソン回帰モデルを作成する。一方、他の例では、第２回帰モデル作成部２２ｅは、雷事故の発生件数の予測に用いられるポアソン回帰モデル以外の回帰モデルまたは回帰式を作成してもよい。
【００５２】
図１１に示す例では、雷事故発生件数算出部２２ｆが、判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙ（予測値）を算出する。詳細には、雷事故発生件数算出部２２ｆは、判定対象の配電ブロックのうちの、雷事故発生有無判定部２２ｄによって雷事故が発生すると判定された配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙを算出する。判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙの算出は、判定対象の配電ブロックの情報（Ｘ１〜Ｘ４）と、第２回帰モデル作成部２２ｅによって作成された例えばポアソン回帰モデルとに基づいて行われる。すなわち、雷事故発生件数算出部２２ｆは、第２回帰モデル作成部２２ｅによって作成された例えばポアソン回帰モデルと、少なくとも判定対象の配電ブロックの地表面粗度Ｘ３とに基づいて、判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙを算出する。詳細には、雷事故発生件数算出部２２ｆは、例えばポアソン回帰モデルと、少なくとも、判定対象の配電ブロックのうちの、雷事故発生有無判定部２２ｄによって雷事故が発生すると判定された配電ブロックの地表面粗度Ｘ３とに基づいて、判定対象の配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｙを算出する。
【００５３】
図１４は雷事故発生件数算出部２２ｆによる算出結果を説明するための図である。図１４の横軸は、判定対象の配電ブロックのそれぞれにおける１年当たりの雷事故発生件数Ｙ（予測値）を示している。図１４の縦軸は、判定対象の配電ブロックの数と、判定対象の配電ブロックの累積度数とを示している。
【００５４】
図１１に示す例では、記憶部２３に、例えば、設備情報２３ａと、落雷情報２３ｂと、地表面粗度情報２３ｃと、ブロック面積情報２３ｄとが格納されている。設備情報２３ａとは、配電設備に関する情報である。設備情報２３ａには、例えば、配電ブロック内の耐雷設備が設置されていない配電柱の本数Ｘ１、配電ブロック内の耐雷設備が既に設置されている配電柱の本数Ｘ２などの情報が含まれる。
落雷情報２３ｂとは、落雷頻度などに関する情報である。落雷情報２３ｂには、例えば、配電ブロックにおける落雷頻度Ｘ４（所定期間当たりの過去の雷事故の発生件数の実績値）の情報が含まれる。
地表面粗度情報２３ｃとは、配電ブロックの地表面粗度Ｘ３の情報である。
ブロック面積情報２３ｄとは、配電ブロックの面積の情報である。
【００５５】
図１１に示す例では、判定部２４が、耐雷設備が設置されていない配電設備に、耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する。判定部２４は、出力部２６と、記憶部２５とに接続されている。
記憶部２５には、例えば基準値情報２５ａが格納されている。基準値情報２５ａとは、判定部２４において、雷事故発生件数算出部２２ｆにより算出された雷事故発生件数と対比される基準値に関する情報である。
出力部２６は、判定部２４による判定結果を出力する。具体的には、出力部２６は、耐雷設備を設置する必要がある配電設備を、雷事故リスク判定システム１の利用者に対して報知する。
【００５６】
図１５は第２実施形態の雷事故リスク判定システム１において実行される処理の一例を示すフローチャートである。
図１５に示す例では、ステップＳ１１において、入力部２１が、雷事故リスク判定システム１の利用者によってサンプルブロックの入力を受け付ける。また、ステップＳ１１では、サンプルブロック抽出部２２ａが、雷事故リスク判定システム１の利用者によって入力されたサンプルブロックを、雷事故リスク判定システム１による判定の対象の地域に含まれる全ての配電ブロックから抽出する。
次いで、ステップＳ１２では、情報取得部２２ｂが、サンプルブロックの情報を記憶部２３から取得する。情報取得部２２ｂが記憶部２３から取得する情報には、設備情報２３ａと、落雷情報２３ｂと、地表面粗度情報２３ｃと、ブロック面積情報２３ｄとが含まれる。
情報取得部２２ｂが取得する設備情報２３ａには、複数のサンプルブロックのそれぞれに含まれる耐雷設備が設置されていない配電柱の本数Ｘ１、耐雷設備が既に設置されている配電柱の本数Ｘ２などの情報が含まれる。
情報取得部２２ｂが取得する落雷情報２３ｂには、複数のサンプルブロックのそれぞれにおける落雷頻度Ｘ４（所定期間当たりの過去の雷事故の発生件数の実績値）の情報が含まれる。
情報取得部２２ｂが取得する地表面粗度情報２３ｃには、複数のサンプルブロックのそれぞれの地表面粗度Ｘ３の情報が含まれる。
情報取得部２２ｂが取得するブロック面積情報２３ｄには、複数のサンプルブロックのそれぞれの面積の情報が含まれる。
【００５７】
次いで、ステップＳ１３において、第１回帰モデル作成部２２ｃは、雷事故が発生するか否かの予測に用いられるロジスティック回帰モデルを作成する。ロジスティック回帰モデルは、情報取得部２２ｂによって取得されたサンプルブロックの情報（Ｘ１〜Ｘ４）に基づいて作成される。
次いで、ステップＳ１４では、雷事故発生有無判定部２２ｄが、雷事故が発生するか否かの判定を行う。詳細には、雷事故発生有無判定部２２ｄは、雷事故リスク判定システム１による判定の対象の地域に含まれる全ての配電ブロックのうちの、サンプルブロックを除く配電ブロックにおいて雷事故が発生するか否かの判定を行う。
次いで、ステップＳ１５において、第２回帰モデル作成部２２ｅは、雷事故の発生件数の予測に用いられるポアソン回帰モデルを作成する。ポアソン回帰モデルは、情報取得部２２ｂによって取得されたサンプルブロックの情報（Ｘ１〜Ｘ４）に基づいて作成される。
【００５８】
次いで、ステップＳ１６において、情報取得部２２ｂは、雷事故の発生件数の予測が行われる配電ブロックの情報を記憶部２３から取得する。ステップＳ１６において情報取得部２２ｂによって情報が取得される配電ブロックには、ステップＳ１４において雷事故が発生しないと判定された配電ブロックは含まれない。ステップＳ１６において情報取得部２２ｂによって取得される情報には、ステップＳ１２と同様に、設備情報２３ａと、落雷情報２３ｂと、地表面粗度情報２３ｃと、ブロック面積情報２３ｄとが含まれる。
次いで、ステップＳ１７において、雷事故発生件数算出部２２ｆは、ステップＳ１６において記憶部２３から情報を取得した配電ブロックにおける雷事故発生件数Ｇ３を算出（予測）する。
【００５９】
次いで、ステップＳ１８では、判定部２４は、雷事故発生件数算出部２２ｆによって算出された雷事故発生件数Ｇ３が基準値Ｇ３ｔｈ以上であるか否かを判定する。雷事故発生件数Ｇ３が基準値Ｇ３ｔｈ以上である場合、判定部２４は、雷事故発生件数Ｇ３が基準値Ｇ３ｔｈ以上の配電ブロックに耐雷設備を設置する必要があると判断し、ステップＳ１９に進む。一方、雷事故発生件数Ｇ３が基準値Ｇ３ｔｈ未満である場合、判定部２４は、雷事故発生件数Ｇ３が基準値Ｇ３ｔｈ未満の配電ブロックには耐雷設備を設置する必要がないと判断し、図１５に示すルーチンを終了する。
ステップＳ１９において、出力部２６は、雷事故発生件数Ｇ３が基準値Ｇ３ｔｈ以上の配電ブロックに耐雷設備を設置する必要がある旨を出力し、雷事故リスク判定システム１の利用者に対する報知を行う。
【００６０】
すなわち、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１１に示す例では、雷事故発生件数算出部２２ｆと、雷事故発生件数算出部２２ｆによって算出された雷事故発生件数Ｇ３に基づいて、耐雷設備が設置されていない配電設備に、耐雷設備を設置する必要があるか否かを判定する判定部２４とが備えられている。
また、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１１に示す例では、ステップＳ１７において、雷事故発生件数算出部２２ｆが、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象の配電ブロックの地表面粗度に基づいて、判定対象の配電ブロックの雷事故発生件数Ｇ３を算出する。
そのため、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象の配電ブロックの地表面粗度に基づくことなく、耐雷設備を設置する必要があるか否かが判定される場合よりも、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。つまり、耐雷設備が過剰に設置される場合よりも、コストを抑制することができる。
【００６１】
また、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１１に示す例では、雷事故の発生件数の予測に用いられるポアソン回帰モデルを作成する第２回帰モデル作成部２２ｅが備えられている。第２回帰モデル作成部２２ｅは、少なくとも、サンプルブロックにおける所定期間当たりの過去の雷事故の発生件数の実績値（落雷頻度Ｘ４）と、サンプルブロックの地表面粗度Ｘ３とに基づいて、ポアソン回帰モデルを作成する。また、雷事故発生件数算出部２２ｆは、少なくとも、第２回帰モデル作成部２２ｅによって作成されたポアソン回帰モデルと、判定対象の配電ブロックの地表面粗度とに基づいて、判定対象の配電ブロックの雷事故発生件数を算出する。
そのため、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、雷現象に関する専門的な知識がなくても、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。また、複雑な数値解析モデルを作成する必要なく、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されるおそれを抑制することができる。
【００６２】
また、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１の図１１に示す例では、雷事故が発生するか否かの予測に用いられるロジスティック回帰モデルを作成する第１回帰モデル作成部２２ｃと、雷事故が発生するか否かを判定する雷事故発生有無判定部２２ｄとが備えられている。第１回帰モデル作成部２２ｃは、少なくとも、サンプルブロックにおける所定期間当たりの過去の雷事故の発生件数の実績値（落雷頻度Ｘ４）と、サンプルブロックの地表面粗度Ｘ３とに基づいて、ロジスティック回帰モデルを作成する。また、雷事故発生有無判定部２２ｄは、少なくとも、ロジスティック回帰モデルと、判定対象の配電ブロックの地表面粗度とに基づいて、判定対象の配電ブロックに雷事故が発生するか否かを判定する。また、雷事故発生件数算出部２２ｆは、少なくとも、ポアソン回帰モデルと、判定対象の配電ブロックのうちの、雷事故発生有無判定部２２ｄによって雷事故が発生すると判定された配電ブロックの地表面粗度とに基づいて、判定対象の配電ブロックの雷事故の発生件数を算出する。
そのため、第２実施形態の雷事故リスク判定システム１によれば、雷事故が発生するおそれがない配電ブロックについても雷事故発生件数算出部２２ｆが雷事故の発生件数を算出する場合よりも、雷事故発生件数算出部２２ｆの計算負荷を抑制することができる。
【００６３】
上述したように第２実施形態の雷事故リスク判定システム１では、従来の電気的な数値解析でなく、各地域の過去の実績値に基づいて種々の方法で予測が行われる。予測には各地域の設備数，耐雷施設率，地形条件，落雷頻度，面積などの情報が用いられる。予測手法には機械学習（ディープラーニングなど）、統計的な多変量解析等、様々なものがある。例えば、統計的手法を用いる場合には、図１２および図１４に示す例のようにロジスティック回帰、ポアソン回帰といった一般化線形モデル手法を用いることができる。第２実施形態の雷事故リスク判定システム１では、数値解析によるシミュレーションが行われる場合に比べて、雷現象に関する専門的な知識や、複雑な数値解析モデルを作成する必要がなく、実際の雷事故実績と各種情報が揃えば簡易な統計的処理でモデルを作成可能である。
上述したように第２実施形態の雷事故リスク判定システム１では、耐雷設備を設置する必要があるか否かの判定対象位置の地表面粗度に基づいて、判定対象位置の雷事故の発生件数が算出される。そのため、地表面粗度が考慮されない場合よりも、限定された地域に高いリスクで雷事故が起きることを予測することができ、耐雷設備を設置する必要があると過剰に判定されることを抑制し、耐雷対策範囲を縮小することができる。また、従来においては採用されていなかった地表面粗度を統計的予測に採用することによって、従来よりも適切に高リスク地域を設定することができる。
【００６４】
以上、本発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。上述した各実施形態に記載の構成を組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１…雷事故リスク判定システム、１１…入力部、１２…雷事故算出部、１２ａ…直撃雷発生率算出部、１２ｂ…雷事故発生率算出部、１２ｃ…補正前雷事故発生件数算出部、１３…記憶部、１３ａ…線路密度情報、１３ｂ…落雷頻度情報、１３ｃ…耐雷設備施設率情報、１３ｄ…メッシュ番号情報、１４…補正部、１４ａ…補正係数算出部、１４ｂ…補正後雷事故発生件数算出部、１５…記憶部、１５ａ…地表面粗度情報、１６…判定部、１７…記憶部、１７ａ…基準値情報、１８…出力部、１００…限流素子、１００ａ…電極、１０１…腕金、１０２…放電クランプ碍子、１０３…閃絡電流、１５０…解析モデル系統、１５１…配電線、１５２ａ、１５２ｂ、１５２ｃ、１５２ｄ、１５２ｅ…配電柱、１５４ｄ、１５４ｅ…耐雷設備、１５５…雷撃吸引範囲、ｒ…雷撃吸引距離、１６１…配電設備、１６２…樹木、１６３…建物、ＡＲ１、ＡＲ２、ＡＲ３…エリア、２１…入力部、２２…制御部、２２ａ…サンプルブロック抽出部、２２ｂ…情報取得部、２２ｃ…第１回帰モデル作成部、２２ｄ…雷事故発生有無判定部、２２ｅ…第２回帰モデル作成部、２２ｆ…雷事故発生件数算出部、２３…記憶部、２３ａ…設備情報、２３ｂ…落雷情報、２３ｃ…地表面粗度情報、２３ｄ…ブロック面積情報、２４…判定部、２５…記憶部、２５ａ…基準値情報、２６…出力部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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