平面パターン比較法を用いた夏期雷移動予測

摘要

落雷は送電線専政の原因において最も大きな割合を占めており、電力の安定供給の面から落雷対策は非常に重要な課題である。 また、近年急速に発達している情報通信機器はサージ電流等に対して脆弱なため、雷害の影響は従来に比べて広範囲に広がりつつある。このため、避雷器の取り付けや接地の改善などといった対策が行われているが、これらと並hで、雷域の移動予測に基づいて系統や設備の運用を予防的に行い、事故の影響を最小限にとどめる方法も有効と考えられる。そのためには比較的簡単な装置による高い精度の雷域移動予測が必要とされるが、落雷のような気象現象は、気温·風向·風速·地形など多数の要因が複雑に関連しているため厳密なモデル化は非常にむずかしく、仮にモデル化できたとしても、解を求めるためには膨大な計算能力が必要とされる。 これに対し、人間の脳のメカニズムを模倣したニューラルネットワーク(NN)は現象そのものを学習して推論を行うため、厳密な数式モデルを作ることなく実用的な精度の予測が行えると考えられている。 このような背景から、筆者らはニューラルネットワークを用いた雷域移動予測システムに関する研究を行っており、一定の精度での予測が可能となってきた。