特開 2022-119527 電線弛度制御装置および電線弛度制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022119527

(43)【公開日】2022-08-17

(54)【発明の名称】電線弛度制御装置および電線弛度制御方法

(51)【国際特許分類】

   H02G 1/02 20060101AFI20220809BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20220809BHJP

【ＦＩ】

H02G1/02

G06N20/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021016724

(22)【出願日】2021-02-04

(71)【出願人】

【識別番号】000211307

【氏名又は名称】中国電力株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100111132

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 浩

(72)【発明者】

【氏名】弘末 豊

(72)【発明者】

【氏名】鍵本 真二郎

(72)【発明者】

【氏名】片本 隆

(72)【発明者】

【氏名】月坂 太

【テーマコード（参考）】

5G352

【Ｆターム（参考）】

5G352AA12

(57)【要約】

【課題】電線の弛度を容易かつ高精度に設計弛度の範囲内とすることができ、導入時等の負担を軽減できる電線弛度制御装置および電線弛度制御方法を提供する。
【解決手段】送電鉄塔に支持される電線の弛度が規定範囲内となるように、保持手段に保持された電線の出入量を制御する電線弛度制御装置１であって、弛度に関連する弛度関連データと、弛度関連データに対応する出入量からなる特徴データを取得する取得部２と、特徴データから、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定するための学習モデルを構築する学習部３と、学習部３で構築された学習モデルに基づいて、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定する推定部４と、推定部４が推定した新たな出入量に基づいて、保持手段５２の駆動を実行させる実行部５を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の送電鉄塔に支持される電線の弛度が規定範囲内となるように、保持手段に保持された前記電線の出入量を制御する電線弛度制御装置であって、
前記弛度に関連する弛度関連データと、前記弛度関連データに対応する前記出入量からなる特徴データを取得する取得部と、
前記特徴データから、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定するための学習モデルを構築する学習部を備え、
前記弛度関連データは、前記電線の画像データと、前記規定範囲を表す設計弛度と、前記電線の単位長さ当たりの荷重と、前記電線の最大張力と、前記電線の実長と、複数の前記送電鉄塔の径間長と、複数の前記送電鉄塔の各支持点の鉛直高さと、複数の前記送電鉄塔の各支持点の高低差と、前記電線の周囲の外気温のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする電線弛度制御装置。

【請求項2】

前記弛度関連データは、少なくとも前記画像データを含み、
前記学習部は、
前記弛度関連データと、前記出入量を関連付けて関連付けデータを生成する関連付け部を備え、
前記関連付けデータに基づいて、前記新たな弛度関連データに対応する前記新たな出入量を推定する前記学習モデルを構築することを特徴とする請求項１に記載の電線弛度制御装置。

【請求項3】

前記学習部は、
前記出入量を選択した結果に対する報酬を決定する報酬部と、
前記報酬に基づいて、前記出入量を選択した価値を表す関数を更新する関数更新部を備え、
前記関数更新部において前記関数の更新が繰り返されることで、前記報酬部で求められた前記報酬が最大となるように、前記新たな出入量を推定する前記学習モデルを構築することを特徴とする請求項１に記載の電線弛度制御装置。

【請求項4】

前記弛度関連データは、少なくとも、前記荷重と前記最大張力の組み合わせ及び／又は前記設計弛度と、前記径間長と、前記鉛直高さ及び／又は前記高低差と、前記実長を含み、
前記報酬は、選択した前記出入量に対応する前記弛度が、前記設計弛度に近づくほど増加するように設定されることを特徴とする請求項３に記載の電線弛度制御装置。

【請求項5】

前記学習部で構築された前記学習モデルに基づいて、前記新たな弛度関連データに対応する前記新たな出入量を推定する推定部と、
前記推定部が推定した前記新たな出入量に基づいて、前記保持手段の駆動を実行させる実行部を備え、
前記実行部は、
前記推定部が推定した前記新たな出入量を反映する駆動信号を発生させる信号発生部と、
前記保持手段を駆動する駆動部と、
前記駆動信号を前記駆動部に送信する送信部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の電線弛度制御装置。

【請求項6】

複数の送電鉄塔に支持される電線の弛度が規定範囲内となるように、保持手段に保持された前記電線の出入量を制御する電線弛度制御方法であって、
前記弛度に関連する弛度関連データと、前記弛度関連データに対応する前記出入量からなる特徴データを取得する取得工程と、
前記特徴データから、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定するための学習モデルを構築する学習工程を備え、
前記弛度関連データは、前記電線の画像データと、前記規定範囲を表す設計弛度と、前記電線の単位長さ当たりの荷重と、前記電線の最大張力と、前記電線の実長と、複数の前記送電鉄塔の径間長と、複数の前記送電鉄塔の各支持点の鉛直高さと、複数の前記送電鉄塔の各支持点の高低差と、前記電線の周囲の外気温のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする電線弛度制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、複数の送電鉄塔に支持される電線の弛度を制御する電線弛度制御装置および電線弛度制御方法に係り、特に、保持手段に保持された電線の出入量を自動的に制御することで、弛度を容易かつ高精度に設計弛度の範囲内とすることができる電線弛度制御装置および電線弛度制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、送電鉄塔に電線を延線する際には、電線の高さや、電線を支持する支持物の強度等を考慮して、複数の送電鉄塔の間で電線に弛みが設けられる。
そのための作業手順として、例えば、作業員が一方の送電鉄塔に昇塔し、その電線支持点から既定の弛度と等しい長さだけ降下させた位置にポケットコンパスを設置する。同様に、他方の送電鉄塔の電線支持点から既定の弛度と等しい長さだけ降下させた位置にバーテックスを取り付ける。そして、作業員がポケットコンパスの望遠鏡を覗きながら電線の最下位置を測定し、この最下位置がバーテックスと一致するように、電線の先頭端が巻回された延線機の巻取り量や、電線の基端が巻回された電線ドラムの巻取り量を調整する、といった手順が採られていた。
しかしながら、上記の手順では、作業完了までに時間を要する。また、電線を張り上げている間中、作業員が同一姿勢で電線の最下位置を測定し続けることが求められるため、その負担が大きく、特に酷暑期や厳冬期では負担が一層大きいものとなっていた。さらに、バーテックスが障害物によって視認困難な場合があり、このときには延線した電線の弛度に誤差が含まれるおそれがある。
このような課題を解決するため、弛度を容易かつ高精度に規定の範囲内に調整するための技術が開発されており、それに関して既にいくつかの発明が開示されている。

【0003】

特許文献１には、「送電線の弛度測定方法および緊線方法ならびに工具」という名称で、高精度に送電線の弛度を測定し、所要弛度を有するように電線を緊線可能な発明が開示されている。
特許文献１に開示された発明は、弛度を測定しようとする電線に受信アンテナを設置し、人工衛星より発信される信号を受信アンテナで受信し、各アンテナの設置位置における受信波の位相差を演算処理することにより各アンテナの３次元の測位を求め、それによってアンテナの取り付けられている電線の弛度を実測し、この実測した弛度と所望の設計弛度との間に過不足が生じているときには、過不足信号を緊線用ウインチの巻取制御装置に入力させることを特徴とする。
このような特徴を有する発明においては、受信アンテナを電線に設置しさえすれば、昼夜の別や気象条件に関係なく弛度測定を行うことができる。しかも、電線上への受信アンテナの設置は、受信アンテナを載置した台座を電線上で走行させうる工具を用いることで非常に容易化できる。
よって、特許文献１に開示された発明によれば、人工衛星より発信される信号を利用することで極めて高精度の弛度測定が可能となる。さらに、作業員の負荷が軽減でき、かつ測定に要する時間を従来よりも大幅に短縮できる。

【0004】

特許文献２には、「保護線用弛度調整装置」という名称で、送電線の弛度に保護線の弛度を近づけるように、保護線の弛度を調節可能な発明が開示されている。
特許文献２に開示された発明は、架設されている送電線の弛度を変化させる要因となるデータを収集するデータ収集手段と、送電線の下方に所定の間隔を空けて架設される保護線に取り付けられ、架設されている保護線の長さを調節する調節手段と、収集されたデータに基づいて送電線の弛度を推定し、推定した弛度に保護線の弛度を近づけるように、調節手段の駆動制御を行い、保護線の長さを調節する弛度調節制御手段とを有することを特徴とする。
このような特徴を有する発明においては、送電線の弛度を収集されたデータに対応付けることによって、送電線の弛度を推定し、さらに推定した送電線の弛度に合わせて保護線の弛度が調整され、送電線と保護線との間隔が維持される。そのため、推定した送電線の弛度に基づいて、この弛度を調整可能に調節手段の駆動制御を行うように設計変更することで、送電線の弛度を容易に自動制御できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開平２－３０６１０２号公報

【特許文献2】特開２０１１－１５１９３９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、特許文献１に開示された発明においては、人工衛星より発信される信号を受信する受信アンテナや、この受信アンテナを電線上で走行させる新たな工具を必要とする。そのため、初期コストが嵩んで導入困難なおそれがある。また、気象条件が不良であると、人工衛星より発信される信号にノイズが混入し、その結果、弛度測定の精度が低下する可能性もある。

【0007】

また、特許文献２に開示された発明においては、予め電線温度と送電線弛度との関係性を実測によって求めることが必要である。しかし、この関係性は、送電線の構造によって異なってくるため、構造の異なる送電線についての上記関係性をそれぞれ実測することは非常に手間がかかる。

【0008】

本発明は、このような従来の事情に対処してなされたものであり、弛度の測定に必要な数値データの実測に手間取ることなく弛度を容易かつ高精度に設計弛度の範囲内とすることができ、しかも導入時や運用時の負担を軽減できる電線弛度制御装置および電線弛度制御方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記目的を達成するため、第１の発明は、複数の送電鉄塔に支持される電線の弛度が規定範囲内となるように、保持手段に保持された電線の出入量を制御する電線弛度制御装置であって、弛度に関連する弛度関連データと、弛度関連データに対応する出入量からなる特徴データを取得する取得部と、特徴データから、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定するための学習モデルを構築する学習部を備え、弛度関連データは、電線の画像データと、規定範囲を表す設計弛度と、電線の単位長さ当たりの荷重と、電線の最大張力と、電線の実長と、複数の送電鉄塔の径間長と、複数の送電鉄塔の各支持点の鉛直高さと、複数の送電鉄塔の各支持点の高低差と、電線の周囲の外気温のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする。

【0010】

このような構成の第１の発明において、電線の弛度とは、複数の送電鉄塔の各支持点を結ぶ直線と、電線がなす曲線との鉛直距離の最大値をいう。このうち、各支持点を結ぶ直線は、水平方向に対して平行な場合と、水平方向に対して傾斜している場合がある。また、径間長とは、複数の送電鉄塔の各支持点を結ぶ直線を、水平方向に投影したときの直線の長さである。
また、保持手段とは、具体的には、例えば電線を送電鉄塔に延線する際に使用される、電線の基端が巻回される電線ドラムや、電線の先端が巻回される延線機を指す。よって、電線の出入量とは、電線ドラムや延線機から引き出されたり、巻き取られたりする電線の長さである。
さらに、弛度関連データとして、例えば、電線の画像データ、電線の単位長さ当たりの荷重等、送電鉄塔の各支持点の高低差の各設計値または各実測値、外気温の実測値等が用いられる。

【0011】

そして、本願発明においては、弛度関連データのうちの少なくとも一つや、弛度関連データに対応する電線の出入量を入力とし、電線の出入量を出力として概念している。ただし、弛度関連データに電線の出入量が含まれてもよい。なお、弛度関連データにおける「少なくとも一つ」とは、弛度関連データに含まれる物理量の種類についての個数を意味している。
上記構成の第１の発明においては、取得部で取得された、弛度関連データと、出入量からなる特徴データを用いて、学習部において学習モデルが構築される。すなわち、例えば、送電鉄塔の径間長等の設計値や外気温の実測値、電線の新たな画像データ等にそれぞれ対応する電線の新たな出入量を推定可能な学習モデルが構築される。このような学習モデルの構築は機械学習によるものであり、この機械学習として、例えば、教師あり学習、教師なし学習または強化学習が用いられる。

【0012】

次に、第２の発明は、第１の発明において、弛度関連データは、少なくとも画像データを含み、学習部は、弛度関連データと、出入量を関連付けて関連付けデータを生成する関連付け部を備え、関連付けデータに基づいて、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定する学習モデルを構築することを特徴とする。
このような構成の第２の発明において、学習モデルは、ディープラーニング技術による教師あり学習によって構築される。すなわち、学習モデルは、画像データが少なくとも含まれる入力データと、この入力データに対応する電線の出入量である出力データの回答が、予め与えられている場合のものである。

【0013】

このような構成の第２の発明において、関連付けデータとは、例えば、複数枚の画像データと、この複数枚の画像データにそれぞれ対応する複数個の出入量からなるデータ群や、選択された種類や値が様々に変化した複数個の弛度関連データと、この複数個の弛度関連データに対応する複数枚の画像データと、この複数枚の画像データに対応する複数個の電線の出入量からなるデータ群である。
上記構成の第２の発明においては、第１の発明の作用に加えて、関連付けデータから電線の出入量の決定に役立つ情報が抽出され、この情報に基づいて新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定し得る学習モデルが構築される。

【0014】

さらに、第３の発明は、第１の発明において、学習部は、出入量を選択した結果に対する報酬を決定する報酬部と、報酬に基づいて、出入量を選択した価値を表す関数を更新する関数更新部を備え、関数更新部において関数の更新が繰り返されることで、報酬部で求められた報酬が最大となるように、新たな出入量を推定する学習モデルを構築することを特徴とする。
このような構成の第３の発明において、学習モデルは、強化学習によって構築される。すなわち、学習モデルは、電線の出入量である出力データの回答が予め与えられていない場合のものである。
また、報酬部が決定する報酬とは、行動主体がある状態において特定の行動をした際に得られる数量であって、例えば、求める出力データの精度が高い場合に大きく、出力データの精度が低い場合に小さく設定することができる。
さらに、関数更新部において更新される関数は、行動価値関数と呼ばれる関数であり、報酬を使用してある状態の下で行動を選択する価値を示すものである。
よって、第３の発明においては、任意の状態の下で様々な行動を選択する試行錯誤を繰り返すことで関数が繰り返し更新され、この関数の値が最大となる行動を選択することが出力データの最適解となる。

【0015】

上記構成の第３の発明においては、第１の発明の作用に加え、学習部において、上記のような学習モデルが構築されるため、例えば、行動を電線の出入量を選択することとすれば、試行錯誤の後で最終的に最も適切な出入量が求められる。よって、求められた最も適切な出入量を新たな出入量とする。なお、試行錯誤前における当初の出入量としては、任意の値が用いられる。

【0016】

続いて、第４の発明は、第３の発明において、弛度関連データは、少なくとも、荷重と最大張力の組み合わせ及び／又は設計弛度と、径間長と、鉛直高さ及び／又は高低差と、実長を含み、報酬は、選択した出入量に対応する弛度が、設計弛度に近づくほど増加するように設定されることを特徴とする。
このような構成の第４の発明においては、第３の発明の作用に加えて、関数が更新されるにつれ、報酬が増加する方向、すなわち弛度が、設計弛度に近づくほど増加するように選択されるから、最終的に最も適切な電線の出入量が求められると、電線の弛度が規定範囲内になったとの推定が成立する。

【0017】

さらに、第５の発明は、第１乃至第４のいずれかの発明において、学習部で構築された学習モデルに基づいて、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定する推定部と、推定部が推定した新たな出入量に基づいて、保持手段の駆動を実行させる実行部を備え、実行部は、推定部が推定した新たな出入量を反映する駆動信号を発生させる信号発生部と、保持手段を駆動する駆動部と、駆動信号を駆動部に送信する送信部を備えることを特徴とする。
このような構成の第５の発明においては、第１乃至第４のいずれかの発明の作用に加えて、推定部によって、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量、すなわち求めたい電線の出入量が推定される。
次に、実行部の信号発生部が発生させた駆動信号が、送信部により駆動部に送信されることにより、保持手段が駆動する。この駆動信号は、推定部が推定した新たな出入量を反映することから、保持手段の駆動は新たな出入量を実現したものとなる。

【0018】

そして、第６の発明は、複数の送電鉄塔に支持される電線の弛度が規定範囲内となるように、保持手段に保持された電線の出入量を制御する電線弛度制御方法であって、弛度に関連する弛度関連データと、弛度関連データに対応する出入量からなる特徴データを取得する取得工程と、特徴データから、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定するための学習モデルを構築する学習工程を備え、弛度関連データは、電線の画像データと、規定範囲を表す設計弛度と、電線の単位長さ当たりの荷重と、電線の最大張力と、電線の実長と、複数の送電鉄塔の径間長と、複数の送電鉄塔の各支持点の鉛直高さと、複数の送電鉄塔の各支持点の高低差と、電線の周囲の外気温のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする。

【0019】

このような構成の第５の発明においては、取得工程及び学習工程は、第１の発明を構成する取得部及び学習部においてそれぞれ実行され、第１の発明と同様の作用を発揮する。

【発明の効果】

【0020】

第１の発明によれば、電線の新たな出入量は、送電鉄塔に昇塔することなく、かつ必要な数値データを手間取ることなく得ることができるため、弛度を容易に規定範囲内とすることが可能であるとともに、導入時や運用時の負担を軽減することができる。
また、学習部において、例えば、電線の画像データと、これに対応する電線の出入量から、電線の新たな画像データに対応する電線の新たな出入量を推定可能な学習モデルが構築されるため、この学習モデルを用いることで、電線の新たな出入量を正確に求めることができる。したがって、電線の弛度を高精度に規定範囲内とすることができる。

【0021】

第２の発明によれば、第１の発明の効果に加えて、関連付けデータから自動的に抽出される電線の出入量の決定に役立つ情報から、新たな弛度関連データに対応する新たな出入量を推定可能な学習モデルを構成できる。そのため、この学習モデルを用いることで、例えば、延線時に作業員が電線を観察しながら保持手段を操作する作業が不要となるとともに、弛度を精度良く設計弛度の範囲内にすることができる。したがって、作業効率を従来技術と比較して著しく高めることができる。

【0022】

第３の発明によれば、第１の発明の効果に加えて、当初の任意の出入量に基づいて最終的に最も適切な電線の出入量が求められることから、第２の発明と同様に、作業効率を従来技術と比較して著しく高めることができる。
また、学習された学習モデルによって得られた最も適切な電線の出入量を新たな出入量としているため、求められた新たな出入量の信頼性を高いものにすることができる。

【0023】

第４の発明によれば、第３の発明の効果に加えて、最終的に最も適切な電線の出入量が求められると、電線の弛度が規定範囲内になったとの推定が成立するから、弛度を実測することなく、設計弛度を実現できる。

【0024】

第５の発明によれば、第１乃至第４のいずれかの発明の効果に加えて、推定部によって推定された電線の新たな出入量が、実行部によって保持手段において実現されるため、電線の出入りを自在に制御し、弛度を規定範囲内にすることができる。

【0025】

第６の発明によれば、第１の発明と同様の効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【0026】

【図1】（ａ）は電線を延線する作業の概要を説明するための説明図であって、電線の走行方向に対して略直角な水平方向から見た場合の外観図であり、（ｂ）は（ａ）の一部を拡大した拡大図である。

【図2】本発明の実施例１に係る電線弛度制御装置の構成図である。

【図3】本発明の実施例１に係る電線弛度制御装置による電線の出入量を推定する手順を示すフロー図である。

【図4】本発明の実施例２に係る電線弛度制御装置の構成図である。

【図5】本発明の実施例２に係る電線弛度制御装置による電線の出入量を推定する手順を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【実施例0027】

最初に、電線を延線する作業の概要を、図１を用いて説明する。図１（ａ）は電線を延線する作業の概要を説明するための説明図であって、電線の走行方向に対して略直角な水平方向から見た場合の外観図であり、図１（ｂ）は図１（ａ）の一部を拡大した拡大図である。
図１（ａ）及び図１（ｂ）に示すように、電線５１を送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃに延線する際は、一方の保持手段５２に基端が巻回された電線５１を送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃの支持点５０ａ～５０ｃに張設し、他方の保持手段５２に巻回された電線５１の先端を巻き取るという方法が採られる。一方の保持手段５２は電線ドラム５３であり、他方の保持手段５２は延線機５４である。
そして、延線機５４を例えば車両（図示せず）に積載し、これを白抜矢印方向へ向かって走行させると、電線５１が送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃの支持点５０ａ，５０ｂ間と、支持点５０ｂ，５０ｃ間において、それぞれある程度の弛みを持って支持されることになる。なお、支持点５０ａ～５０ｃは、例えば、碍子が取り付けられる送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃの支持アームを基準とした任意の位置（図示せず）に設定される。
次に、支持点５０ａ，５０ｂ間における電線５１に注目すると、図１（ｂ）に示すように、電線５１の弛みを表す弛度ｄ（ｍ）は、支持点５０ａと支持点５０ｂを結ぶ直線Ｌ_５０と、電線５１との鉛直距離（鉛直方向Ｖに沿った距離）の最大値をいう。また、径間長Ｓ（ｍ）は、直線Ｌ_５０を水平方向Ｈ上に投影したときに形成される直線の長さである。

【0028】

また、電線５１の周囲の外気温Ｔ_ｅ(℃)として、温度計２ｃ(図２参照)によって測定された実測値を用いることができる。これは、電線は外気温Ｔ_ｅの変化によって伸縮することから、外気温Ｔ_ｅの変化に起因する弛度の変化を、求める新たな出入量に反映させるためである。

【0029】

さらに、送電鉄塔５０Ａの地表面Ｇから支持点５０ａまでの鉛直高さをｈ_１（ｍ）、地表面Ｇから送電鉄塔５０Ｂの支持点５０ｂまでの鉛直高さをそれぞれｈ_２（ｍ）とすると、高低差ｈ（ｍ）はｈ_１とｈ_２の差となる。この鉛直高さｈ_１，ｈ_２はいずれも既知であるから、直ちに高低差ｈを求めることができる。
そして、電線５１の単位長さ当たりの荷重Ｗ（Ｎ／ｍ）と、電線５１の最大張力Ｔ_ｍａｘ（Ｎ）は、電線５１の構造や材質といった電線５１の種類毎の設計値である。

【0030】

続いて、本発明の第１の実施の形態に係る電線弛度制御装置の構成について、図２を用いて説明する。図２は、実施例１に係る電線弛度制御装置の構成図である。なお、図１で示した構成要素については、図２においても同一の符号を付して、その説明を省略する。
図２に示すように、実施例１に係る電線弛度制御装置１は、送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃに支持される電線５１の弛度ｄが規定範囲内となるように、保持手段５２に保持された電線５１の出入量ΔＬ（ｍ）を制御する電線弛度制御装置であって、取得部２と、学習部３と、推定部４と、実行部５を備える。

【0031】

このうち、取得部２は、弛度ｄに関連する弛度関連データＤ_Ｒと、弛度関連データＤ_Ｒに対応する電線５１の出入量ΔＬからなる特徴データＤを取得する。また、取得部２は、弛度関連データＤ_Ｒが入力される記憶媒体、キーボードまたはインターネットサイトからなる入力部２ａと、画像データＤ_Ｉが撮像される撮像手段２ｂと、外気温Ｔ_ｅが測定される温度計２ｃと通信可能に接続されている。また、入力部２ａと、撮像手段２ｂと、温度計２ｃは、互いに通信可能に接続されている。

【0032】

ここで、弛度関連データＤ_Ｒは、電線５１の画像データＤ_Ｉと、弛度の規定範囲を表す、所定の外気温Ｔ_ｅにおける設計弛度ｄ_０と、荷重Ｗと、最大張力Ｔ_ｍａｘと、径間長Ｓと、電線５１の実長Ｌと、鉛直高さｈ_１，ｈ_２と、高低差ｈと、外気温Ｔ_ｅのうちの少なくとも一つを含むことができる。
また、弛度関連データＤ_Ｒのうち、画像データＤ_Ｉとしては、支持点５０ａ～５０ｃの各区間において、それぞれ電線５１の全体形状を把握できるように、電線５１の走行方向に対して略直角な一方向から撮像されているものが望ましい。ただし、支持点５０ａ，５０ｂの鉛直高さｈ_１，ｈ_２はいずれも既知であるため、送電鉄塔５０Ａ，５０Ｂの基部は画像データＤ_Ｉ内に撮像されていなくてもよい。
しかし、送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃの設置位置、径鉛直高さｈ_１，ｈ_２または径間長Ｓの長さによっては、一方向からの撮像により電線５１の全体形状を把握することが困難な場合がある。この場合には、画像データＤ_Ｉとして、視点の異なる複数の画像を用いてもよい。複数の画像として、例えば地上に設置した撮像手段２ｂや、撮像手段２ｂを搭載したドローンを用いて、電線５１の走行方向に対して任意の斜方向から撮像した静止画や動画が考えられる。電線５１の形状は、例えば公用されている三次元復元ソフトウェアにより、複数の画像から三次元の点群データとして復元される。

【0033】

そして、電線５１の実長Ｌ（ｍ）とは、支持点５０ａ～５０ｃの各区間における電線５１の長さである。さらに、電線５１の出入量ΔＬ（ｍ）とは、電線ドラム５３や延線機５４において引き出されたり、巻き取られたりする電線５１の長さであって、延線された電線５１の弛度ｄを規定範囲内にすることができる値である。

【0034】

なお、実施例１において、弛度関連データＤ_Ｒは、電線５１の画像データＤ_Ｉと、画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒのうちの少なくとも一つを含んでいる。この画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒは既知であり、画像データＤ_Ｉは画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒの変化に対応して撮像されたものである。
ただし、電線５１の実長Ｌは、実測が困難であることや、画像データＤ_Ｉから読み取り可能な場合を考慮して、必ずしも弛度関連データＤ_Ｒに含まれなくてもよい。さらに、電線５１の出入量ΔＬは、予め電線ドラム５３や延線機５４において、例えば電線５１の引き出し量や巻き取り量を測定するエンコーダーを用いて測定することができる。

【0035】

次に、学習部３は、関連付け部６と、構築部７と、記憶部８を備えており、取得部２が取得した特徴データＤから、新たな弛度関連データＤ_ＲＮに対応する新たな出入量ΔＬ_Ｎを推定するための学習モデルを構築する。
学習部３のうち、関連付け部６は、弛度関連データＤ_Ｒ（すなわち、画像データＤ_Ｉと、画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒのうちの少なくとも一つ）と、電線５１の出入量ΔＬを関連付けて関連付けデータＤ_Ａを生成する。
具体的には、関連付け部６で処理される弛度関連データＤ_Ｒは、画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒのうちの少なくとも一つの物理量の値や、物理量の種類が変更された複数の値である。また、画像データＤ_Ｉは、複数の弛度関連データＤ_Ｒのそれぞれに対応した複数の画像である。よって、関連付けデータＤ_Ａは、複数の画像データＤ_Ｉにそれぞれ対応した複数のデータからなるデータ群となる。
また、構築部７は、関連付けデータＤ_Ａに基づき、公知のディープラーニング技術を用いて上記の学習モデルを構築する。記憶部８は、関連付け部６で生成された関連付けデータＤ_Ａや、構築部７で構築された学習モデルを記憶する。

【0036】

さらに、推定部４は、学習部３の構築部７で構築された学習モデルに基づいて、新たな弛度関連データＤ_ＲＮに対応する新たな出入量ΔＬ_Ｎを推定する。
次に、実行部５は、推定部４が推定した新たな出入量ΔＬ_Ｎに基づいて、保持手段５２の駆動を実行させるものであって、推定部４が推定した新たな出入量ΔＬ_Ｎを反映する駆動信号を発生させる信号発生部５ａと、保持手段５２を駆動する駆動部５ｂと、信号発生部５ａが発生した駆動信号を駆動部５ｂに送信する送信部５ｃを備える。なお、駆動部５ｂは、保持手段５２である電線ドラム５３及び延線機５４のうちの少なくともいずれか一方の、駆動モーター（図示せず）の回動軸を回動させるよう構成されている。

【0037】

さらに、電線弛度制御装置１の動作について、図３を用いて説明する。図３は、本発明の実施例１に係る電線弛度制御装置による電線の出入量を推定する手順を示すフロー図である。なお、図１及び図２で示した構成要素については、図３においても同一の符号を付して、その説明を省略する。
図３に示すように、電線弛度制御装置１においては、送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃに支持される電線５１の弛度ｄが規定範囲内となるように、電線ドラム５３及び延線機５４に保持された電線５１の出入量ΔＬを制御する電線弛度制御方法９が実施される。
この電線弛度制御方法９は、ステップＳ１の取得工程と、ステップＳ２の学習工程と、ステップＳ３の推定工程と、ステップＳ４の実行工程を備える。このうち、ステップＳ１の取得工程は、ステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程と、ステップＳ１－２の弛度関連データ等取得工程を備える。また、ステップＳ２の学習工程は、ステップＳ２－１の関連付け工程と、ステップＳ２－２の構築工程と、ステップＳ２－３の記憶工程を備える。

【0038】

まず、ステップＳ１の取得工程においては、取得部２において、新たな弛度関連データＤ_ＲＮを取得するステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程を実行する。
このステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程においては、弛度ｄを調整する直前の電線５１を撮像した新たな画像データＤ_ＩＮと、新たな画像データＤ_ＩＮ以外の新たな弛度関連データＤ_ＲＮのうちの少なくとも一つを取得する。この新たな弛度関連データＤ_ＲＮは、弛度関連データＤ_Ｒと同様に、所定の外気温Ｔ_ｅにおける設計弛度ｄ_０と、荷重Ｗと、最大張力Ｔ_ｍａｘと、径間長Ｓと、電線５１の実長Ｌと、鉛直高さｈ_１，ｈ_２と、高低差ｈと、外気温Ｔ_ｅのうちの少なくとも一つを含むことができる。
また、外気温Ｔ_ｅ以外の新たな弛度関連データＤ_ＲＮの取得は、作業員によって入力部２ａに入力された後で取得部２に送信されることによる。これ以外に、外気温Ｔ_ｅは温度計２ｃによる測定値が所定のタイミングで自動的に取得部２に送信されてもよい。

【0039】

さらに、ステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程の直後は、そのままＳ１－２の弛度関連データ等取得工程に進む（Ｙｅｓ）か、またはステップＳ３の推定工程に進む（Ｎｏ）かを選択する。これは、例えば支持点５０ａ，５０ｃ間で、すでにステップＳ２の学習工程を一度実行して学習モデルを構築済の場合に、同じ支持点５０ａ，５０ｃ間で、再度新たな弛度関連データＤ_ＲＮに対応する新たな出入量ΔＬ_Ｎを求める場合は、学習モデルの構築に必要な特徴データＤは取得されなくてよいからである。
すなわち、Ｓ１－２の弛度関連データ等取得工程に進む場合は、ステップＳ２の学習工程と、ステップＳ３の推定工程と、ステップＳ４の実行工程が実行される。これに対し、ステップＳ３の推定工程に進む場合では、Ｓ１－２の弛度関連データ等取得工程と、ステップＳ２の学習工程は省略され、その後にステップＳ３の推定工程と、ステップＳ４の実行工程が実行される。なお、上記の選択は、作業員によって入力部２ａに入力された後で取得部２に送信されることによる。

【0040】

Ｓ１－２の弛度関連データ等取得工程に進む場合、取得部２において、画像データＤ_Ｉと、画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒのうちの少なくとも一つと、弛度関連データＤ_Ｒに対応する電線５１の出入量ΔＬからなる特徴データＤを取得する。この特徴データＤは、前述のとおり、学習モデルの構築に必要なデータであって、教師あり学習における教師データと呼ばれているものである。
また、外気温Ｔ_ｅ以外の弛度関連データＤ_Ｒの取得は、外気温Ｔ_ｅ以外の新たな弛度関連データＤ_ＲＮの取得の場合と同様である。
さらに、所定の外気温Ｔ_ｅにおける設計弛度ｄ_０は、以下の式（１）で示すような、電線５１の単位長さ当たりの荷重Ｗと、電線５１の最大張力Ｔ_ＭＡＸと、径間長Ｓから演算される一定の値に設定される。しかし、設計弛度ｄ_０は、実務上の要請によって決定される幅を持った値であってもよい。

【0041】

【数1】

【0042】

ただし、実施例１において、設計弛度ｄ_０は学習モデルによって推定されたり、電線の出入量ΔＬの精度を判断したりするための物理量ではなく、あるいは式（１）から荷重Ｗと、最大張力Ｔ_ＭＡＸによって求めることができるため、設計弛度ｄ_０は必ずしも弛度関連データＤ_Ｒに含まれなくてもよい。
また、荷重Ｗと、最大張力Ｔ_ＭＡＸは、それぞれ、弛度ｄを調整する対象の電線５１の種類毎の設計値である。
さらに、径間長Ｓと、支持点５０ａ，５０ｂの鉛直高さｈ_１，ｈ_２と、高低差ｈは、電線５１が支持される送電鉄塔５０Ａ，５０Ｂの構造や配置が変更されない限り不変である。なお、高低差ｈは、鉛直高さｈ_１と鉛直高さｈ_２の差であるため、鉛直高さｈ_１，ｈ_２が弛度関連データＤ_Ｒに含まれる場合には、必ずしもこの弛度関連データＤ_Ｒに含まれなくてもよい。

【0043】

次に、ステップＳ２の学習工程においては、まず学習部３の関連付け部６において、ステップＳ２－１の関連付け工程を実行する。
このステップＳ２－１の関連付け工程においては、画像データＤ_Ｉ及びこの画像データＤ_Ｉ以外の弛度関連データＤ_Ｒのうちの一つと、既知の出入量ΔＬを関連付けて関連付けデータＤ_Ａを生成する。前述したように、関連付けデータＤ_Ａとは、複数の画像データＤ_Ｉにそれぞれ対応した複数のデータからなるデータ群となる。

【0044】

そして、ステップＳ２－２の構築工程においては、構築部７において、複数の関連付けデータＤ_Ａに基づいて、新たな出入量ΔＬ_Ｎの決定に役立つ情報が抽出される。そして、構築部７は、この抽出された情報に基づいて新たな弛度関連データＤ_ＲＮに対応する新たな出入量ΔＬ_Ｎを推定する学習モデルを構築する。
さらに、ステップＳ２－３の記憶工程においては、記憶部８において、ステップＳ２－１の関連付け工程で生成された複数の関連付けデータＤ_Ａや、ステップＳ２－２の構築工程で構築された学習モデルが記憶される。

【0045】

続いて、ステップＳ３の推定工程においては、推定部４において、ステップＳ２－２の構築工程で構築された学習モデルに基づいて、ステップＳ１－２の新たな弛度関連データ取得工程で取得済みの新たな弛度関連データＤ_ＲＮに対応する新たな出入量ΔＬ_Ｎを推定する。
これにより、例えば、支持点５０ａ，５０ｂ間や、支持点５０ｂ，５０ｃ間に新たに延線された電線５１について、温度計２ｃによって測定された外気温Ｔ_ｅにおける電線ドラム５３や延線機５４の引き出し量や巻き取り量が求められる。

【0046】

さらに、ステップＳ４の実行工程においては、新たな出入量ΔＬ_Ｎを反映する駆動信号が信号発生部５ａによって発生され、送信部５ｃを介して駆動部５ｂへ送信される。したがって、保持手段５２が新たな出入量ΔＬ_Ｎだけ駆動し、温度計２ｃによって測定された外気温Ｔ_ｅにおける電線５１の弛度ｄが規定範囲内に設定される。

【0047】

以上説明したように、実施例１に係る電線弛度制御装置１によれば、電線５１を延線する際に弛度ｄを測定する必要がないため、送電鉄塔５０Ａ～５０Ｃに昇塔する作業をなくすことができる。また、弛度ｄ以外の必要な弛度関連データＤ_Ｒも手間取ることなく得ることができる。さらに、電線５１の新たな出入量ΔＬ_Ｎを学習モデルに基づいて推定することで、弛度ｄを容易に規定範囲内とすることが可能である。したがって、電線弛度制御装置１の導入時や運用時の負担を軽減することができる。

【0048】

詳細には、電線弛度制御装置１によれば、複数の関連付けデータＤ_Ａから自動的に抽出される情報から、新たな弛度関連データＤ_ＲＮに対応する新たな出入量ΔＬ_Ｎを推定可能な学習モデルが構成されるため、この学習モデルを用いることで、例えば、延線時に作業員が電線５１を観察しながら保持手段５２を駆動する作業が不要となるとともに、弛度ｄを精度良く規定範囲内にすることができる。したがって、従来技術と比較して作業性を著しく高めることが可能になる。さらに、人が弛度測定に介在する場合に起こり得る弛度の読み取り誤差や作業員間のバラツキの影響を排除できる。
加えて、電線弛度制御装置１によれば、推定部４によって推定された電線５１の新たな出入量ΔＬ_Ｎが、実行部５によって保持手段５２において実現されるため、電線５１の出入りを自在に制御し、弛度ｄを規定範囲内にすることができる。

【実施例0049】

本発明の第２の実施の形態に係る電線弛度制御装置の構成について、図４を用いて説明する。図４は、実施例２に係る電線弛度制御装置の構成図である。なお、図１で示した構成要素については、図２においても同一の符号を付して、その説明を省略する。
図２に示すように、実施例２に係る電線弛度制御装置１０は、実施例１に係る電線弛度制御装置１を構成する学習部３の代わりに、学習部１１を備える。これ以外の電線弛度制御装置１０の構成は、電線弛度制御装置１と同様である。
学習部１１は、報酬部１２と、関数更新部１３と、記憶部１４を備える。このうち、報酬部１２は、出入量ΔＬを選択した結果に対する報酬を決定する。また、記憶部１４は、関数更新部１３で学習された学習モデルを記憶する。
さらに、関数更新部１３は、報酬に基づいて、出入量ΔＬを選択した価値を表す関数を更新する。この関数は、一般的に以下の式（２）で表される行動価値関数Ｑである。

【0050】

【数2】

【0051】

式（２）で表される行動価値関数Ｑは、行動主体が状態ｓで選択する行動ａを選択した場合の、行動の価値を示すＱ学習で用いられるものである。
よって、式（２）にしたがって任意の状態ｓの下で様々な行動ａを選択する試行錯誤を繰り返すことで、行動価値関数Ｑが繰り返し更新され、この行動価値関数Ｑの値が最大となる行動を選択することが出力データ、すなわち本願における出入量ΔＬの最適解となる。この最適解を求める新たな出入量ΔＬ_Ｎとする。なお、学習係数αと、割引率γは、通常、０．１等、０．９等がそれぞれ選択される。
また、報酬ｒ_ｔ＋１は、出入量ΔＬに対応する弛度ｄが、規定範囲内を表す設計弛度ｄ_０に近づくほど増加するように、予め設定されている。

【0052】

続いて、電線弛度制御装置１０の動作について、図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施例２に係る電線弛度制御装置による電線の出入量を推定する手順を示すフロー図である。なお、図１乃至図４で示した構成要素については、図５においても同一の符号を付して、その説明を省略する。
図５に示すように、電線弛度制御装置１０においては、実施例１で実施される電線弛度制御方法９と同様に、電線ドラム５３及び延線機５４に保持された電線５１の出入量ΔＬを制御する電線弛度制御方法１５が実施される。
この電線弛度制御方法１５は、電線弛度制御方法９のステップＳ２の学習工程の代わりに、ステップＳ５の学習工程を備える。
また、電線弛度制御方法１５のステップＳ１の取得工程で取得される特徴データＤは、荷重Ｗ及び最大張力Ｔ_ｍａｘの組み合わせ及び／又は所定の外気温Ｔ_ｅにおける設計弛度ｄ_０と、径間長Ｓと、鉛直高さｈ_１，ｈ_２及び／又は高低差ｈと、電線５１の実長Ｌと、実測された外気温Ｔ_ｅを含む弛度関連データＤ_Ｒと、電線５１の出入量ΔＬを含む。ただし、実施例２の電線弛度制御方法１５におけるステップＳ１の取得工程では、実施例１の電線弛度制御方法９におけるステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程は省略される。また、ステップＳ１の取得工程の直後は、そのままステップＳ５の学習工程に進む。

【0053】

このうち、所定の外気温Ｔ_ｅを外気温Ｔ_ｅ０とすると、荷重Ｗ及び最大張力Ｔ_ｍａｘの組み合わせと、外気温Ｔ_ｅ０における設計弛度ｄ_０は、少なくともいずれか一方が弛度関連データＤ_Ｒに含まれていればよい。これは、荷重Ｗ及び最大張力Ｔ_ｍａｘの組み合わせが既知であれば、（１）式によって設計弛度ｄ_０が得られるためである。また、鉛直高さｈ_１，ｈ_２と、高低差ｈについても、少なくともいずれか一方が弛度関連データＤ_Ｒに含まれていればよい。なお、電線５１の実長Ｌ及び出入量ΔＬは、後述する所定範囲を設定するための任意の値である。
これ以外の電線弛度制御方法１５を構成する工程は、電線弛度制御装置１を構成する工程と同様である。

【0054】

ステップＳ５の学習工程は、ステップＳ５－１の報酬工程と、ステップＳ５－２の関数更新工程を備える。
このうち、ステップＳ５－１の報酬工程は、電線５１の実長Ｌと、出入量ΔＬを選択した結果に対する報酬ｒ_ｔ＋１を決定する。
詳細には、ステップＳ５－１の報酬工程においては、所定範囲内の実長Ｌと、所定範囲内の出入量ΔＬの例えば最小値がそれぞれ選択される。その後、選択した実長Ｌの最小値に任意の微小量を順次加え、実長Ｌを増加させる。同様に、所定範囲内の出入量ΔＬについても、選択した出入量ΔＬの最小値に任意の微小量を順次加え、出入量ΔＬを増加させる。
そうしておいて、増加した実長Ｌと、増加した出入量ΔＬの組み合わせ毎に報酬ｒ_ｔ＋１が設定される。具体的には、例えば、弛度ｄが設計弛度ｄ_０に近づくほど報酬ｒ_ｔ＋１をより大きい正の値として増加させ、弛度ｄが設計弛度ｄ_０から遠ざかるほど報酬ｒ_ｔ＋１をより大きい負の値として減少させるように設定することができる。

【0055】

ここで、電線５１の実長Ｌと、出入量ΔＬと、調整前の弛度ｄと、径間長Ｓと、支持点の高低差ｈの関係は、式（３）で表される。このうち、実長Ｌは、電線５１が設計弛度ｄ_０を有している場合の値である。

【0056】

【数3】

【0057】

よって、式（３）より、実長Ｌと、出入量ΔＬと、径間長Ｓと、支持点の高低差ｈが与えられたときに、弛度ｄ（ｄ＞０）が求められる。前述したように、実長Ｌと、出入量ΔＬはそれぞれ順次増加した値が与えられ、径間長Ｓと、高低差ｈはいずれも既知であるから、式（３）より求められた弛度ｄが設計弛度ｄ_０に近いか否かを判断できる。そして、この判断結果によって、報酬ｒ_ｔ＋１の増減が決定される。
報酬ｒ_ｔ＋１の増減が決定された後、ステップＳ５－２の関数更新工程において、式（２）にしたがって行動価値関数Ｑが繰り返し更新され、この行動価値関数Ｑの値が最大となる行動を選択することで出入量ΔＬの最適解が求められる。よって、ステップＳ３の推定工程において、出入量ΔＬの最適解が新たな出入量ΔＬ_Ｎとして推定される。また、出入量ΔＬの最適解に対応する実長Ｌを、新たな弛度関連データＤ_ＲＮとする。

【0058】

ただし、温度計２ｃによって実測された外気温Ｔ_ｅを外気温Ｔ_ｅ１とすると、この外気温Ｔ_ｅ１が、設計弛度ｄ_０が設定された所定の外気温Ｔ_ｅ０と異なる場合には、弛度ｄと比較する設計弛度ｄ_０を、外気温Ｔ_ｅ１と、外気温Ｔ_ｅ０との差を考慮して補正することが望ましい。
ここで、所定の外気温Ｔ_ｅ０(℃)、設計弛度ｄ_０（ｍ）における電線５１の実長をＬ_０（ｍ）、実測された外気温Ｔ_ｅ１(℃)、設計弛度ｄ_１（ｍ）における電線５１の実長をＬ_１（ｍ）、外気温Ｔ_ｅ０が外気温Ｔ_ｅ１になったときの温度変化量をΔＴ_ｅ(℃)、電線５１の線膨張係数をβ(１／℃)とすると、以下の式（４）乃至式（６）が成立する（Ｓ：径間長、ｈ：高低差）。よって、これらの式（４）乃至式（６）から、実測された外気温Ｔ_ｅ１における設計弛度ｄ_１ ^２は、式（７）で表される。

【0059】

【数4】

【0060】

【数5】

【0061】

【数6】

【0062】

【数7】

【0063】

したがって、式（３）右辺の弛度ｄの比較対象を、設計弛度ｄ_０の代わりに式（７）から得られるｄ_１（ｄ_１＞０）とすることで、実測された外気温Ｔ_ｅ１における新たな出入量ΔＬ_Ｎが推定される。

【0064】

以上説明したように、実施例２に係る電線弛度制御装置１０によれば、当初の任意の実長Ｌと、出入量ΔＬに基づいて新たな出入量ΔＬ_Ｎを求めることができる。すなわち、実長Ｌや出入量ΔＬを実測することなく新たな出入量ΔＬ_Ｎを推定できることから、実施例１の電線弛度制御装置１と同様に、作業効率を従来技術と比較して著しく高めることができる。
また、任意の実長Ｌと、任意の出入量ΔＬにおける弛度ｄが、設計弛度ｄ_０に近いか否かという判断結果を利用して新たな出入量ΔＬ_Ｎが求められるため、新たな出入量ΔＬ_Ｎの信頼性を高いものにすることができる。
さらに、弛度ｄと比較する設計弛度ｄ_０を、外気温Ｔ_ｅ１と、外気温Ｔ_ｅ０との温度変化量ΔＴ_ｅを考慮して補正することができるから、新たな出入量ΔＬ_Ｎの信頼性を一層向上させることが可能である。

【0065】

本発明に係る電線弛度制御装置は、実施例に示すものに限定されない。例えば、実施例１に係る電線弛度制御装置１において、取得部２で取得される弛度関連データＤ_Ｒは、画像データＤ_Ｉのみであってもよい。この場合、例えば、画像データＤ_Ｉ上の電線５１をトレースし、さらに１枚の画像データＤ_Ｉに写り込んだ物体の既知の寸法、例えば径間長Ｓや送電鉄塔の一部の高さ寸法との比較によってトレースした電線５１の実長を検知し、そして検知した実長と、出入量を関連付けて関連付けデータを生成するとよい。また、画像データＤ_Ｉとして、二次元画像のほか三次元画像が利用されてもよく、静止画のほか動画が利用されてもよい。
また、ステップＳ１の取得工程におけるステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程は、ステップＳ１－２の弛度関連データ等取得工程の直前に実行される代わりに、ステップＳ２の学習工程とステップＳ３の推定工程の間に実行されてもよい。この場合、ステップＳ１－１の新たな弛度関連データ取得工程を繰り返すか、またはステップＳ１－２の弛度関連データ等取得工程に戻るかについての選択が、入力部２ａを介し、ステップＳ３の推定工程より後に可能となるように構成されてもよい。
さらに、実施例２に係る電線弛度制御装置１０においては、弛度ｄが設計弛度ｄ_０を超えており、かつ設計弛度ｄ_０に近づくほど報酬ｒ_ｔ＋１をより大きい正の値として増加させ、弛度ｄが設計弛度ｄ_０より小さい場合に報酬ｒ_ｔ＋１を一定の負の値またはゼロとして減少させるように設定してもよい。