JPWO2019087018A1 - 蓄電装置の容量推定方法および容量推定システム - Google Patents

蓄電装置の容量推定方法および容量推定システム Download PDF

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Abstract

蓄電装置は、残量を把握することが難しく、劣化状況を把握することも難しく、さらに、いつまで使えるか、予測することも困難となっている。学習用のデータとして、途中まで放電させた後、途中から充電を行い、満充電を行ったデータを用い、劣化状態や容量を算出する。即ち、学習用データは放電途中の放電曲線と充電途中の充電曲線の両方を含んでおり、そのデータの学習をもちいてニューラルネットワーク処理を行う。

Description

本発明の一様態は、物、方法、又は、製造方法に関する。または、本発明は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、又は、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関する。本発明の一態様は、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、照明装置または電子機器の製造方法に関する。特に、蓄電装置の容量推定方法および容量推定システムに関する。
なお、本明細書中において、蓄電装置とは、蓄電機能を有する素子及び装置全般を指すものである。例えば、リチウムイオン二次電池などの蓄電池（二次電池ともいう）、リチウムイオンキャパシタ、ニッケル水素電池、全固体電池、及び電気二重層キャパシタなどを含む。
近年、リチウムイオン二次電池、リチウムイオンキャパシタ、空気電池等、種々の蓄電装置の開発が盛んに行われている。特に高出力、高エネルギー密度であるリチウムイオン二次電池は、携帯電話、スマートフォン、タブレット、もしくはノート型コンピュータ等の携帯情報端末、ゲーム装置、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、医療機器、又は、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、もしくはプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車など、半導体産業の発展と併せて急速に、その需要が拡大し、充電可能なエネルギーの供給源として現代の情報化社会に不可欠なものとなっている。
また、災害などによって停電などの電力障害が生じた場合、被害や影響が大きい機器や、施設などには、無停電電源装置（ＵＰＳとも呼ぶ）を設置することが普及してきている。
代表的には、病院などの医療機関、精密機器の製造のためのクリーンルームを有する設備のある工業施設、放送局、ショッピングモールなどの商業施設、金融機関、サーバーなどを有するデータセンターなどに無停電電源装置が設置されている。
また、一般家庭においてもホームセキュリティの防犯システムや、コンピュータの停電防止のため、家庭用の無停電電源装置が普及しつつある。ホームセキュリティにおいては、停電中も電力供給を管理できるように無停電電源装置が使用されている。
特許文献１には、二次電池の残存容量の演算に、ニューラルネットワークを用いる一例が示されている。
米国特許公開第２００６／０１８１２４５号
蓄電装置は、蓄えられている電力が消費され、必要な電力が取り出せなくなった時点で使用できなくなる。二次電池の場合、再度充電することで再び使用できる。蓄電装置は、残量を把握することが難しく、劣化状況を把握することも難しく、さらに、いつまで使えるか、予測することも困難となっている。
電気自動車などにおいては、残りの蓄電装置の残量に基づき、走行可能な距離の表示がなされているが、運転のしかたや道路状況で短縮されることもある。電気自動車の場合、二次電池の劣化が進むと１回の充電にかかる時間が長くなり、１回の充電で走行可能な距離理が短くなる。
また、二次電池は、なんらかの原因で急激な劣化が生じる、電極間で短絡が生じて使用不能となる場合もある。
特に、無停電電源装置は定期的な保守などのメンテナンスを行うことで長期使用が可能とされており、５年から１０年での間、使用できるとなっているが、中には不良品が混入している場合があり、使用中に使用不能となる場合がある。また、無停電電源装置の内部に設けられている電池が寿命を決定しているため、周囲の温度または使用環境により大きく変わることの注意書きがなされており、５年から１０年という期間は保証値ではない。
従って、無停電電源装置を設置して何年後かに、実際に何らかの電力トラブルが発生した場合、無停電電源装置の電池がなんらかの異常によって劣化しており、機器が必要としている期間の電力を確保できない可能性がある。なお、機器が必要としている期間とは、停電が発生してから発電機による電力供給が開始されるまでの時間を指している。データセンターなどの大型の設備では、停電に備えて無停電電源装置と発電機とを組み合わせて設置する。
個人用の無停電電源装置の場合、機器が必要としている期間は、安全に機器の電源をシャットダウンするまでの時間を指している。
無停電電源装置の使用者は、電池の劣化状況を把握できれば、無停電電源装置の交換などを適宜、行うことができる。使用者が、より正確に電池の劣化状況を把握、または電池の劣化予測を可能とする技術が望まれている。
また、無停電電源装置の使用者は、電池の劣化状況を踏まえて、無停電電源装置の設置箇所や環境を改善することで交換回数を低減し、設備コストを抑えることができる。また、無停電電源装置に限らず、デバイスの二次電池の残量や劣化状態を短時間で調べる方法を提供することも課題の一つである。特に大容量の二次電池の残量や劣化状態を短時間で調べる方法を提供する。
無停電電源装置の残量や劣化状況などを調べるためには、充放電特性を取得することが考えられる。しかし、充放電特性を取得するためには、無停電電源装置を放電させてから充電させる１サイクルを行うこととなる。大容量の二次電池である場合、１サイクルの所要時間は非常に長時間となってしまう。無停電電源装置は、外部電源と精密機器（例えば、停電させたくないサーバー機器など）とをつなぐ電力ラインの途中に設置され、使用中の無停電電源装置の電池の状況が知りたい場合には、使用停止するため、使用中の無停電電源装置の代替品を用意して切り替え、電力ラインから取り外し、診断するという手順となるため大作業となる。また、電力ラインとの接続を切り離した後、測定装置に接続して負荷をかけて放電させた後に充電を行い、充放電データを取ることになるが、無停電電源装置の容量によっては時間がかかり、大変手間である。
また、人工知能を利用するため、学習用のデータを取得する場合、多くの時間、多くのデータの取得が必要とされ、上記手順で充放電データを複数回取得することは無停電電源装置においては非現実的であると言わざるを得ない。
そこで、学習用のデータとして、途中まで放電させた後、途中から充電を行い、満充電を行ったデータを用い、劣化状態や容量を算出する。無停電電源装置を使用中に学習用のデータの取得も可能となり、劣化状態などを把握することができる。１サイクルを行って得る充放電特性を学習用のデータとして用いないため、短時間での学習が行える。
また、同様に、学習用のデータとして、途中まで放電させた後、途中から充電を行い、満充電を行ったデータを用い、電気自動車においても走行中にデータの取得ができ、二次電池の劣化状態を把握することができる。なお、二次電池の劣化状態の予測にはニューラルネットワークを用いる。ニューラルネットワークとは手法であり、ニューラルネットワーク部（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＡＰＵ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、メモリなどを含む）で行うニューラルネットワーク処理である。なお、ＡＰＵは、ＣＰＵとＧＰＵを一つに統合したチップを指している。ニューラルネットワーク部で用いるデータが新規であり、特徴的である。データは放電途中の放電曲線と充電途中の充電曲線の両方を含んでおり、そのデータの学習を行うことで、異常検知を行うことができる。
本明細書で開示する発明の構成は、複数のリチウムイオン二次電池を含む蓄電装置の容量推定方法であって、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）１００％の二次電池が時間経過または一定の負荷で第１の期間まで自己放電を行い（Ｓ１）、第２の期間に自己放電状態のＳＯＣから満充電の状態に充電（Ｓ２）させた後、第３の期間に放電回路を用いてＳＯＣ８０％まで放電させた後、充電回路を用いて充電させて満充電の状態（Ｓ３）とし、ＳＯＣ８０％まで放電させた放電データと、ＳＯＣ８０％からＳＯＣ１００％までの充電データから満充電での残存容量をニューラルネットワーク処理によって算出（Ｓ４）する容量の残存容量推定方法である。第１の期間はＳＯＣ９０％以上であることが望ましい。なお、フロー図の一例を図７に示す。
上記構成において、ＳＯＣ８０％からＳＯＣ１００％までの充電は、定電流充電または定電圧充電により充電を行う。通常の充電は、電池電圧が所定の電圧に到達するまでは定電流充電で充電し、所定電圧に達した後は定電圧で充電を行い、満充電としている。本明細書では、ＳＯＣ８０％からＳＯＣ１００％までの充電データは、この所定の電圧に切り替わる時点、例えばＳＯＣ８５％の時点を含む。定電流充電から定電圧充電へ切り替える時点を含むのであれば、８０％からＳＯＣ１００％までの範囲に特に限定されない。
上記構成において、一定の負荷は、抵抗または放電回路であり、リチウムイオン二次電池と抵抗の間にスイッチ、或いはリチウムイオン二次電池と放電回路の間にスイッチを設け、そのスイッチの切り替えでオンオフ状態を切り替える。
また、ＳＯＣとは、充電状態（充電率ともよぶ）を示しており、満充電時を１００％、完全放電時を０％とする指標である。
なお、自己放電とは、自然放電ともよび、二次電池を使っていない状態であっても二次電池内部で少しずつ化学反応が生じて二次電池に蓄えられている電池の容量が時間の経過とともに徐々に減少する現象を言う。減少する電池の容量は、温度によって変化しやすいため、温度管理された状態で変化の比較を行うことが好ましい。
また、二次電池の内部抵抗を測定する場合、電流休止法を用いる。電流休止法は、直流による内部抵抗成分の分離方法であり、電流を一時停止する。電流を停止した時の電圧降下に相当する内部抵抗を算出することができる。従って電池に余分な負担をかけることなく、内部抵抗から劣化の程度を判別することもできる。
また、リチウムイオン二次電池は、電解液を用いる二次電池に限定されず、固体電解質を用いる全固体二次電池にも本発明を適用することができる。固体電解質の一例としては、高分子電解質や各種セラミックス（例えばＬＡＧＰ（Ｌｉ１．５Ａｌ０．５Ｇｅ１．５（ＰＯ４）３）、Ｌｉ１０ＧｅＰ２Ｓ１２など）などが挙げられる。高分子電解質は、電解液を含む高分子ゲル電解質と、電解液を含まない高分子固体電解質がある。高分子ゲル電解質は、リチウムイオン伝導性を有するポリマーに電解液が注入されている。リチウムイオン伝導性を有するポリマーとしては、ポリエチレンオキシド（ＰＥＯ）、ポリプロピレンオキシド（ＰＰＯ）などが挙げられる。
使用者が正確に二次電池の劣化状態を把握し、ニューラルネットワーク部で二次電池の残存容量を算出した結果を短時間で確認することができる。また、二次電池の劣化状態を検知する劣化状態検知機構を備えたデバイスを提供することもできる。また、使用者が二次電池の交換時期を判断するパラメータを提供することもできる。また、二次電池の急激な劣化を事前に検知することもできる。
（Ａ）は本発明の一態様を示すブロック図であり、（Ｂ）は自然放電後の充電を示す電圧と時間のグラフである。 （Ａ）は本発明の一態様を示す電圧と時間のグラフであり、（Ｂ）は電流と電圧のグラフである。 ニューラルネットワーク処理の構成例を示す図。 本発明の一態様を示す無停電電源装置の斜視図である。 車両の一例。 容量推定システムの適用例である。 フローの一例。
以下では、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下の説明に限定されず、その形態および詳細を様々に変更し得ることは、当業者であれば容易に理解される。また、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。
（実施の形態１）
本実施の形態では、図１及び図２を用いて電気自動車（ＥＶ）に適用する例を示す。
図１（Ａ）に電気自動車のブロック図の一例を示す。
電気自動車には、メインの駆動用の二次電池として第１のバッテリ３０１と、モータ３０４を始動させるインバータ３１２に電力を供給する第２のバッテリ３１１が設置されている。
第１のバッテリ３０１は、主に４２Ｖ系の車載機器に電力を供給し、第２のバッテリ３１１は１４Ｖ系の車載機器に電力を供給する。第２のバッテリ３１１は鉛蓄電池がコスト上有利のため採用されることが多い。鉛蓄電池はリチウムイオン二次電池と比べて自己放電が大きく、サルフェーションとよばれる現象により劣化しやすい欠点がある。第２のバッテリ３１１をリチウムイオン二次電池とすることでメンテナンスフリーとするメリットがあるが、長期間の使用、例えば３年以上となると、製造時には判別できない異常が生じる恐れがある。特にインバータを起動する第２のバッテリ３１１が動作不能となると、第１のバッテリ３０１に残容量があってもモータを起動させることができなくなることを防ぐため、第２のバッテリ３１１が鉛蓄電池の場合は、第１のバッテリから第２のバッテリに電力を供給し、常に満充電状態を維持するように充電されている。
本実施の形態では、第１のバッテリ３０１と第２のバッテリ３１１の両方にリチウムイオン二次電池を用いる一例を示す。
リチウムイオン二次電池は、正極と、負極と、セパレータと、電解液と、外装体とを有する。なお、リチウムイオン二次電池では、充電と放電でアノード（陽極）とカソード（陰極）が入れ替わり、酸化反応と還元反応とが入れ替わることになるため、反応電位が高い電極を正極と呼び、反応電位が低い電極を負極と呼ぶ。したがって、本明細書においては、充電中であっても、放電中であっても、逆パルス電流を流す場合であっても、充電電流を流す場合であっても、正極は「正極」または「＋極（プラス極）」と呼び、負極は「負極」または「−極（マイナス極）」と呼ぶこととする。酸化反応や還元反応に関連したアノード（陽極）やカソード（陰極）という用語を用いると、充電時と放電時とでは、逆になってしまい、混乱を招く可能性がある。したがって、アノード（陽極）やカソード（陰極）という用語は、本明細書においては用いないこととする。仮にアノード（陽極）やカソード（陰極）という用語を用いる場合には、充電時か放電時かを明記し、正極（プラス極）と負極（マイナス極）のどちらに対応するものかも併記することとする。
本実施の形態では、リチウムイオン二次電池の例を示すが、リチウムイオン二次電池に限定されず、二次電池の正極材料として例えば、元素Ａ、元素Ｘ、及び酸素を有する材料を用いることができる。元素Ａは第１族の元素および第２族の元素から選ばれる一以上であることが好ましい。第１族の元素として例えば、リチウム、ナトリウム、カリウム等のアルカリ金属を用いることができる。また、第２族の元素として例えば、カルシウム、ベリリウム、マグネシウム等を用いることができる。元素Ｘとして例えば金属元素、シリコン及びリンから選ばれる一以上を用いることができる。また、元素Ｘはコバルト、ニッケル、マンガン、鉄、及びバナジウムから選ばれる一以上であることが好ましい。代表的には、リチウムコバルト複合酸化物（ＬｉＣｏＯ２）や、リン酸鉄リチウム（ＬｉＦｅＰＯ４）が挙げられる。
負極は、負極活物質層および負極集電体を有する。また、負極活物質層は、導電助剤およびバインダを有していてもよい。
負極活物質として、リチウムとの合金化・脱合金化反応により充放電反応を行うことが可能な元素を用いることができる。例えば、シリコン、スズ、ガリウム、アルミニウム、ゲルマニウム、鉛、アンチモン、ビスマス、銀、亜鉛、カドミウム、インジウム等のうち少なくとも一つを含む材料を用いることができる。このような元素は炭素と比べて容量が大きく、特にシリコンは理論容量が４２００ｍＡｈ／ｇと高い。
また、二次電池は、セパレータを有することが好ましい。セパレータとしては、例えば、紙をはじめとするセルロースを有する繊維、不織布、ガラス繊維、セラミックス、或いはナイロン（ポリアミド）、ビニロン（ポリビニルアルコール系繊維）、ポリエステル、アクリル、ポリオレフィン、ポリウレタンを用いた合成繊維等で形成されたものを用いることができる。
また、タイヤ３０６の回転による回生エネルギーは、ギア３０５を介してモータ３０４に送られ、モータコントローラ３０３やバッテリーコントローラ３０２から第２のバッテリ３１１に充電、または第１のバッテリ３０１に充電される。
また、第１のバッテリ３０１は主にモータ３０４を回転させることに使用されるが、ＤＣＤＣ回路３１６を介して４２Ｖ系の車載部品（電動パワステ３０７、ヒーター３０８、デフォッガ３０９など）に電力を供給する。
また、第２のバッテリ３１１は、ＤＣＤＣ回路３１０を介して１４Ｖ系の車載部品（オーディオ機器３１３、パワーウィンドウ３１４、ランプ類３１５など）に電力を供給する。
図３に示すブロック図の構成において、バッテリーコントローラ３０２は、第１のバッテリ３０１、第２のバッテリ３１１の両方を制御しており、充電回路を有する。バッテリーコントローラ３０２は、さらにニューラルネットワーク部を有し、ニューラルネットワーク部に含まれるそれぞれのプログラムにより第１のバッテリ３０１または第２のバッテリ３１１の異常検知または容量推定または寿命推定をそれぞれ行う。容量推定または寿命推定を行うためのそれぞれのプログラムは、一部に共通の値や、共通の演算を用いる場合もあり、共通の値や共通の演算を用いる場合は効率よく算出できるため、算出時間を短縮することもできる。
第１のバッテリ３０１の劣化状態の解析を行う場合には、第２のバッテリ３１１を用いて行う。また、第２のバッテリ３１１の劣化状態の解析を行う場合には、第１のバッテリ３０１を用いて行う。
図１（Ｂ）は、第２のバッテリ３１１の複数の二次電池の一つを満充電させた後、自然放電させて、ある第１電圧に下がった時点から充電して２回目の満充電状態とし、放電回路または負荷により放電を行って第２電圧まで下げ、充電して３回目の満充電状態とした時の電圧と時間を示すグラフである。
また、図１（Ｂ）における横軸の時間の３７８０００秒から３９８０００秒の拡大が図２（Ａ）に相当している。また、図２（Ａ）に対応する電流と時間のグラフが図２（Ｂ）である。満充電を４．２Ｖとしており、図２（Ｂ）に示したように、満充電時には電流供給を停止している。電流供給の停止時に休止法抵抗測定を行い、抵抗値を算出し、データを取得する。
本実施の形態では、図１（Ｂ）及び図２（Ａ）に示したように、２回目の満充電時から３回目の満充電時までの電圧のカーブを学習させ、ニューラルネットワーク部のそれぞれのプログラムにより異常検知または容量推定または寿命推定をそれぞれ行う。本実施の形態に示すように、放電させても途中である３．７Ｖまでとし、電池容量を残した状態を維持する。
二次電池の電圧を最低レベルにまで下げる、所謂、完全放電状態としてしまうと、電池の劣化を加速させてしまう恐れがあるが、本実施の形態では途中までしか放電を行わないため、電池の特性を維持することができる。また、電池容量を維持するため、機器接続状態においても、異常検知または容量推定または寿命推定を実施することが可能となる。
本実施の形態により、第２のバッテリ３１１に対して、ＡＩ（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）システムによる劣化予測を定期的に行い、使用者は結果を基にバッテリの交換時期を判断することができる。
ＡＩシステムを構築するためのソフトウェアのオペレーティングシステムには、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ｍａｃＯＳ（登録商標）等の各種オペレーティングシステムを用いることができる。ソフトウェアのプログラムは、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｇｏ、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙ、Ｐｒｏｌｏｇ、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｓｗｉｆｔ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＮＥＴなどの各種プログラミング言語で記述できる。また、アプリケーションをＣｈａｉｎｅｒ（Ｐｙｔｈｏｎで利用できる）、Ｃａｆｆｅ（ＰｙｔｈｏｎおよびＣ＋＋で利用できる）、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（Ｃ、Ｃ＋＋、およびＰｙｔｈｏｎで利用できる）等のフレームワークを使用して作成してもよい。ＣＮＮモデルでは大量の畳み込み（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）処理が必要になる。畳み込み処理は積和演算を使用するため、省電力な積和演算回路を構成できるＬＳＩチップ、特に酸化物半導体材料で作製したトランジスタをＩＣチップに用いることができる。ＡＩシステムを組み込んだＩＣは、ニューラルネット演算を行う回路（マイクロコンピュータ）と呼ぶ場合もある。
また、定期的に得られるデータをニューラルネットワーク部に入力し、学習を行い、ニューラルネットワーク処理における演算により、特徴量が抽出され、二次電池の状態解析がより正確に行われる。なお、学習のためのデータは、通信機能を用いて外部にあるサーバーなどに蓄積し、外部のデバイスでニューラルネットワーク処理を行い、重み係数などを算出しておき、重み係数などに応じて外部から二次電池の充電を制御するシステムとしてもよい。
例えば、ニューラルネットワーク処理を二次電池の異常発生（具体的にはマイクロショート発生）の予測および検出に用いることができる。
マイクロショートとは、二次電池の内部の微小な短絡のことを指しており、短絡して充放電不可能というほどではなく、微小な短絡部でわずかに短絡電流が流れてしまう現象を指している。マイクロショートの原因の一つは、充放電が複数回行われることによって、また正極活物質の不均一な分布により、正極の一部と負極の一部で局所的な電流の集中が生じ、セパレータの一部が機能しなくなる箇所が発生、または副反応による副反応物の発生によりミクロな短絡が生じていると言われている。また、二次電池の製造時に混入する金属紛がマイクロショート発生の原因の一つとも言われている。
理想的な二次電池としては、二次電池の小型化のため、セパレータの薄化が望まれており、さらに、高い電圧での急速給電による充電が望まれており、どちらも二次電池にマイクロショートが生じやすい構成となっている。また、マイクロショートが繰り返し発生することで二次電池の異常発熱、及び発火などの重大事故に繋がる可能性がある。
従って、本実施の形態により、マイクロショートを早期発見し、未然に重大事故を防ぐための制御システム、または二次電池の容量推定システムを構成することができる。
（実施の形態２）
本実施の形態では、実施の形態１に示したバッテリーコントローラ３０２で行われるニューラルネットワーク処理の演算の例を図３に示す。
図３（Ａ）に示すように、ニューラルネットワーク処理ＮＮは入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、中間層（隠れ層）ＨＬによって構成することができる。入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、中間層ＨＬはそれぞれ、１又は複数のニューロン（ユニット）を有する。なお、中間層ＨＬは１層であってもよいし２層以上であってもよい。２層以上の中間層ＨＬを有するニューラルネットワーク処理はＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）と呼ぶこともでき、ディープニューラルネットワーク処理を用いた学習は深層学習と呼ぶこともできる。
入力層ＩＬの各ニューロンには入力データが入力され、中間層ＨＬの各ニューロンには前層又は後層のニューロンの出力信号が入力され、出力層ＯＬの各ニューロンには前層のニューロンの出力信号が入力される。なお、各ニューロンは、前後の層の全てのニューロンと結合されていてもよいし（全結合）、一部のニューロンと結合されていてもよい。
図３（Ｂ）に、ニューロンによる演算の例を示す。ここでは、ニューロンＮと、ニューロンＮに信号を出力する前層の２つのニューロンを示している。ニューロンＮには、前層のニューロンの出力ｘ１と、前層のニューロンの出力ｘ２が入力される。そして、ニューロンＮにおいて、出力ｘ１と重みｗ１の乗算結果（ｘ１ｗ１）と、出力ｘ２と重みｗ２の乗算結果（ｘ２ｗ２）と、の和（ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２）が計算された後、必要に応じてバイアスｂが加算され、値ａ＝ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２＋ｂが得られる。そして、値ａは活性化関数ｈによって変換され、ニューロンＮから出力信号ｙ＝ｈ（ａ）が出力される。
このように、ニューロンによる演算には、入力データと重みの積を足し合わせる演算、すなわち積和演算が含まれる。この積和演算は、電流源回路ＣＭ、オフセット吸収回路ＯＦＳ、およびセルアレイを有する積和演算回路ＭＡＣによって行うことができる。また、活性化関数ｈによる信号の変換は、階層出力回路ＯＵによって行うことができる。すなわち、演算回路ＡＣによって、中間層ＨＬ又は出力層ＯＬの演算を行うことができる。
積和演算回路が有するセルアレイは、マトリクス状に配置された複数のメモリセルによって構成されている。
メモリセルは、第１のデータを格納する機能を有する。第１のデータは、ニューラルネットワーク処理のニューロン間の重みに対応するデータである。また、メモリセルは、第１のデータと、セルアレイの外部から入力される第２のデータとの乗算を行う機能を有する。すなわち、メモリセルは、記憶回路としての機能と乗算回路としての機能を有する。
なお、第１のデータがアナログデータである場合、メモリセルはアナログメモリとしての機能を有する。また、第１のデータが多値データである場合、メモリセルは多値メモリとしての機能を有する。
そして、同じ列に属するメモリセルによる乗算の結果が足し合わされる。これにより、第１のデータと第２のデータの積和演算が行われる。そして、セルアレイによる演算の結果は、第３のデータとして階層出力回路ＯＵに出力される。
階層出力回路ＯＵは、セルアレイから出力された第３のデータを、所定の活性化関数に従って変換する機能を有する。階層出力回路ＯＵから出力されるアナログ信号または多値のデジタル信号が、ニューラルネットワーク処理ＮＮにおける中間層又は出力層の出力データに相当する。
活性化関数としては、例えば、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数、ｓｏｆｔｍａｘ関数、ＲｅＬＵ関数、しきい値関数などを用いることができる。階層出力回路ＯＵによって変換された信号は、アナログデータまたは多値のデジタルデータ（データＤａｎａｌｏｇ）として出力される。
このように、一の演算回路ＡＣにより、ニューラルネットワーク処理ＮＮの中間層ＨＬ又は出力層ＯＬのいずれか一の演算を実現することができる。なお、演算回路ＡＣ［ｋ］（ｋは１以上Ｎ以下の整数）が有する積和演算回路ＭＡＣ及び階層出力回路ＯＵを、それぞれ積和演算回路ＭＡＣ［ｋ］及び階層出力回路ＯＵ［ｋ］と表記する。また、演算回路ＡＣ［ｋ］から出力されるアナログデータまたは多値のデジタルデータを、データＤａｎａｌｏｇ［ｋ］と表記する。
第１の演算回路ＡＣから出力されるアナログデータまたは多値のデジタルデータが、第２の演算回路ＡＣに第２のデータとして供給される。そして、第２の演算回路ＡＣは、メモリセルに格納された第１のデータと、第１の演算回路ＡＣから入力された第２のデータを用いて演算を行う。これにより、複数の層によって構成されるニューラルネットワーク処理の演算を行うことができる。
具体的には、得られる様々なデータを機械学習または人工知能を用いて評価、及び学習し、予想される劣化度合いを解析し、異常があれば使用者に通知する。
本実施の形態は、実施の形態１と自由に組み合わせることができる。
（実施の形態３）
本実施の形態では、無停電電源装置の一例を示す。図４に示す無停電電源装置８７００は、内部に二次電池と、保護回路と、充電制御回路と、ニューラルネットワーク部と、を少なくとも有し、有線により又は無線により通信を行う機構や、動作状態等を示すための表示パネル８７０２等を有していてもよい。
無停電電源装置８７００の電源コード８７０１は、系統電源８７０３と電気的に接続する。無停電電源装置８７００は、精密機器８７０４と電気的に接続する。精密機器８７０４は、例えば、停電させたくないサーバー機器などを指している。無停電電源装置８７００は、複数の二次電池を直列または並列に接続し、所望の電圧（例えば８０Ｖ以上、１００Ｖまたは２００Ｖなど）としている。
二次電池は、正極と、負極と、セパレータと、電解液と、外装体とを有するリチウムイオン二次電池を用いる。
二次電池は、リチウムイオン二次電池に限定されず、二次電池の正極材料として例えば、元素Ａ、元素Ｘ、及び酸素を有する材料を用いることができる。元素Ａは第１族の元素および第２族の元素から選ばれる一以上であることが好ましい。第１族の元素として例えば、リチウム、ナトリウム、カリウム等のアルカリ金属を用いることができる。また、第２族の元素として例えば、カルシウム、ベリリウム、マグネシウム等を用いることができる。元素Ｘとして例えば金属元素、シリコン及びリンから選ばれる一以上を用いることができる。また、元素Ｘはコバルト、ニッケル、マンガン、鉄、及びバナジウムから選ばれる一以上であることが好ましい。代表的には、リチウムコバルト複合酸化物（ＬｉＣｏＯ２）や、リン酸鉄リチウム（ＬｉＦｅＰＯ４）が挙げられる。
また、無停電電源装置８７００の二次電池として全固体二次電池を用いることもできる。全固体二次電池とする場合は、固体電解質を用いるが、電解液を用いない。なおセパレータは用いなくてもよい。
無停電電源装置８７００は、さまざまな要因によって劣化が左右する。使用者が無停電電源装置８７００を設置する箇所、例えば室内、または室外に設置する場合、設置される部屋の大きさ、部屋の温度、設置環境の温度変化などによっても劣化が左右される。
本実施の形態により、無停電電源装置８７００の二次電池に対して、ＡＩ（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）による劣化予測を定期的に行い、使用者は結果を基に交換時期を判断することができる。
また、定期的に得られるデータをニューラルネットワーク部に入力し、学習を行うことにより、ニューラルネットワーク処理における演算から特徴量が抽出され、二次電池の状態解析がより正確に行われる。
例えば、ニューラルネットワーク処理を二次電池の異常発生（具体的にはマイクロショート発生）の予測および検出に用いることができる。
理想的な二次電池としては、二次電池の小型化のため、セパレータの薄化が望まれており、さらに、高い電圧での急速給電による充電が望まれており、どちらも二次電池にマイクロショートが生じやすい構成となっている。また、マイクロショートが繰り返し発生することで二次電池の異常発熱、及び発火などの重大事故に繋がる可能性がある。
従って、本実施の形態により、マイクロショートを早期発見し、未然に重大事故を防ぐための制御システム、または二次電池の容量推定システムを構成することができる。
（実施の形態４）
本実施の形態では、車両に本発明の一態様である容量推定システムを含む蓄電システムを搭載する例を示す。車両として例えば自動車、二輪車、自転車、等が挙げられる。
ニューラルネットワーク処理を行うニューラルネットワーク部を含む蓄電システムを車両に搭載すると、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、又はプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車を実現できる。
図５において、本発明の一態様である容量推定システムを用いた車両を例示する。図５に示す自動車８５００は、走行のための動力源として電気モータを用いる電気自動車である。または、走行のための動力源として電気モータとエンジンを適宜選択して用いることが可能なハイブリッド自動車である。自動車８５００はケーブル８０２２を介して充電器８０２１から自動車８５００の二次電池８０２４に充電を行う。自動車８５００は図３に一例を示したようなニューラルネットワーク処理を行う容量推定システムを有する。ニューラルネットワーク処理を行う容量推定システムにより、二次電池の劣化をモニタすることで二次電池の交換タイミングを使用者に通知することができる。また、ニューラルネットワーク処理を行う容量推定システムは、二次電池の異常検知もモニタすることができ、深刻な事態となる前に対処できる。また、蓄電システムは自動車８５００の電気モータを駆動するだけでなく、ヘッドライトやルームライト（図示せず）などの発光装置に電力を供給することができる。車で使用される機器は、１１．５Ｖから１４．５Ｖの電圧で駆動させているため、昇圧回路などで適宜バッテリからの電源電圧を変化させて使用している。
また、蓄電システムは、自動車８５００が有するスピードメーター、タコメーターなどの表示装置に電力を供給することができる。また、蓄電システムは、自動車８５００が有するナビゲーションシステムなどに電力を供給することができる。
また、図示しないが、受電装置を車両に搭載し、地上の送電装置から電力を非接触で供給して充電することもできる。この非接触給電方式の場合には、道路や外壁に送電装置を組み込むことで、停車中に限らず走行中に充電を行うこともできる。また、この非接触給電の方式を利用して、車両どうしで電力の送受信を行ってもよい。さらに、車両の外装部に太陽電池を設け、停車時や走行時に二次電池の充電を行ってもよい。このような非接触での電力の供給には、電磁誘導方式や磁界共鳴方式を用いることができる。
図６に、他の蓄電システムおよび電子機器の例を示す。図６（Ａ）に、本発明の一態様である容量推定システムを含む蓄電システム８２００と、ソーラーパネル８２３０を有する住宅の例を示す。住宅には、地上設置型の充電装置８２４０が備えられているとより好ましい。また蓄電システム８２００は、保護回路と、制御回路と、ニューラルネットワーク部と、を有していることが好ましい。ソーラーパネル８２３０で得られる電力は、蓄電システム８２００の二次電池に貯蔵する。蓄電システム８２００は、ニューラルネットワーク部を含む容量推定システムを搭載することもでき、蓄電システム８２００に含まれる二次電池の劣化をモニタすることで、二次電池の交換タイミングを使用者に通知することができる。
また、地上設置型の充電装置８２４０にニューラルネットワーク部を含む容量推定システムを搭載することもできる。地上設置型の充電装置８２４０は、地上設置型の充電装置８２４０に内蔵されている二次電池の劣化をモニタすることで地上設置型の充電装置８２４０の二次電池の交換タイミングを使用者に通知することができる。また、自動車８２５０に搭載されたニューラルネットワーク部を含む容量推定システムにより、二次電池の劣化をモニタすることで自動車８２５０の二次電池の交換タイミングを使用者に通知することができる。また、ニューラルネットワーク部を含む容量推定システムは自動車８２５０の二次電池の異常検知もモニタすることができ、深刻な事態となる前に対処できる。
蓄電システム８２００と、ソーラーパネル８２３０と、充電装置８２４０は配線８２３１等を介して電気的に接続されている。ソーラーパネル８２３０で得た電力は、蓄電システム８２００に充電することができる。蓄電システム８２００に蓄えられた電力は、地上設置型の充電装置８２４０を介して自動車８２５０が有する蓄電池８２５１に充電することができる。なお自動車８２５０は電気自動車またはプラグインハイブリッド自動車である。
蓄電システム８２００に蓄えられた電力は、屋内に設置された他の電子機器にも電力を供給することができる。たとえば図６（Ｂ）に示すように、蓄電システム８２００と据え付け型の照明装置８１００を電気的に接続し、照明装置８１００に電力を供給することができる。照明装置８１００は、筐体８１０１、光源８１０２、制御回路８１０３等を有する。照明装置８１００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、蓄電システム８２００に蓄積された電力を用いることもできる。よって、停電などにより商用電源から電力の供給が受けられない時でも、蓄電システム８２００を無停電電源として用いることで、照明装置８１００の利用が可能となる。
なお、図６（Ｂ）では天井８１０４に設けられた据え付け型の照明装置８１００を例示しているが、蓄電システム８２００は、天井８１０４以外、例えば側壁、床、窓等に設けられた据え付け型の照明装置に電力を供給してもよいし、卓上型の照明装置などに電力を供給してもよい。
また、光源８１０２には、電力を利用して人工的に光を得る人工光源を用いることができる。具体的には、白熱電球、蛍光灯などの放電ランプ、ＬＥＤや有機ＥＬ素子などの発光素子が、上記人工光源の一例として挙げられる。
同様に、蓄電システム８２００は表示装置８０００に電力を供給することができる。表示装置８０００は、筐体８００１、表示部８００２、スピーカ部８００３、制御回路８００４等を有する。表示装置８０００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、蓄電システム８２００に蓄積された電力を用いることもできる。
表示部８００２には、液晶表示装置、有機ＥＬ素子などの発光素子を各画素に備えた発光装置、電気泳動表示装置、ＤＭＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの、半導体表示装置を用いることができる。
なお、表示装置には、ＴＶ放送受信用の他、パーソナルコンピュータ用、広告表示用など、全ての情報表示用表示装置が含まれる。
同様に、蓄電システム８２００は室内機８３００及び室外機８３０４を有するエアコンディショナーに電力を供給することができる。室内機８３００は、筐体８３０１、送風口８３０２、制御回路８３０３等を有する。エアコンディショナーは、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、蓄電システム８２００に蓄積された電力を用いることもできる。
なお、図６（Ｂ）では、室内機と室外機で構成されるセパレート型のエアコンディショナーを例示しているが、室内機の機能と室外機の機能とを１つの筐体に有する一体型のエアコンディショナーに、二次電池から電力を供給してもよい。
本実施の形態は、他の実施の形態の記載と適宜組み合わせることができる。
３０１ 第１のバッテリ、３０２ バッテリーコントローラ、３０３ モータコントローラ、３０４ モータ、３０５：ギア、３０６：タイヤ、３０７：電動パワステ、３０８：ヒーター、３０９：デフォッガ、３１０：ＤＣＤＣ回路、３１１ 第２のバッテリ、３１２ インバータ、３１３ オーディオ機器、３１４：パワーウィンドウ、３１５：ランプ類、３１６：ＤＣＤＣ回路、８０００：表示装置、８００１：筐体、８００２：表示部、８００３：スピーカ部、８００４：制御回路、８０２１：充電器、８０２２：ケーブル、８０２４：二次電池、８１００：照明装置、８１０１：筐体、８１０２：光源、８１０３：制御回路、８１０４：天井、８２００：蓄電システム、８２３０：ソーラーパネル、８２３１：配線、８２４０：充電装置、８２５０：自動車、８２５１：蓄電池、８３００：室内機、８３０１：筐体、８３０２：送風口、８３０３：制御回路、８３０４：室外機、８５００：自動車、８７００：無停電電源装置、８７０１：電源コード、８７０２：表示パネル、８７０３：系統電源、８７０４：精密機器

Claims (5)

  1. 複数のリチウムイオン二次電池を含む蓄電装置の容量推定方法であって、
    ＳＯＣ１００％の二次電池が時間経過で第１の期間まで自己放電を行い、
    第２の期間に自己放電状態のＳＯＣから満充電の状態に充電させた後、
    第３の期間に放電回路を用いてＳＯＣ８０％まで放電させた後、充電回路を用いて充電させて満充電の状態とし、ＳＯＣ８０％まで放電させた放電データと、ＳＯＣ８０％からＳＯＣ１００％までの充電データから満充電での残存容量をニューラルネットワーク処理によって算出する蓄電装置の容量推定方法。
  2. 請求項１において、ＳＯＣ８０％からＳＯＣ１００％までの充電は、定電圧充電により充電を行う無停電電源装置の蓄電装置の容量推定方法。
  3. 直列に接続される複数のリチウムイオン二次電池を含む蓄電装置の容量推定システムであって、
    ＳＯＣ１００％の二次電池が一定の負荷により第１の期間まで自己放電を行い、
    第２の期間に自己放電状態のＳＯＣから満充電の状態に充電させた後、
    第３の期間に放電回路を用いてＳＯＣ８０％まで放電させた後、充電回路を用いて充電させて満充電の状態とし、ＳＯＣ８０％からＳＯＣ１００％までの充電データから満充電での残存容量をニューラルネットワーク処理によって算出する蓄電装置の容量推定システム。
  4. 請求項１乃至３のいずれか一において、前記蓄電装置は、無停電電源装置の内部に設置されたリチウムイオン二次電池であることを特徴とする蓄電装置の容量推定システム。
  5. 請求項１乃至４のいずれか一において、前記蓄電装置は、車両の内部に設置されたリチウムイオン二次電池であることを特徴とする蓄電装置の容量推定システム。
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