(57)【要約】優れた特性を有する蓄電システムを提供する。安全性の高い蓄電システムを提供する。劣化の小さい蓄電システムを提供する。優れた特性を有する蓄電池を提供する。蓄電池と、インピーダンスを測定する機能を有する第１の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、蓄電池の充電または放電を停止する第１のステップと、蓄電池の開回路電圧を測定する第２のステップと、蓄電池のインピーダンスを測定する第３のステップと、測定された開回路電圧とインピーダンスが入力層に入力される第４のステップと、出力層から第１の信号が出力される第５のステップと、第１の信号に応じて、蓄電池の充電または放電の条件を変更する第６のステップと、蓄電池の充電または放電を開始する第７のステップと、を有し、第１の信号は、蓄電池の放電容量の推測値に対応する蓄電システムの動作方法である。
2019021099.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電池と、第１の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、
前記第１の回路は、インピーダンスを測定する機能を有し、
前記ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、前記入力層と出力層との間に配置される一または複数の隠れ層と、を有し、
前記蓄電池の充電または放電を停止する第１のステップと、
前記蓄電池の開回路電圧を測定する第２のステップと、
前記蓄電池のインピーダンスを測定する第３のステップと、
測定された前記開回路電圧及び前記インピーダンスが前記入力層に入力される第４のステップと、
前記出力層から第１の信号が出力される第５のステップと、
前記第１の信号に応じて、前記蓄電池の充電または放電の条件を変更する第６のステップと、
前記蓄電池の充電または放電を開始する第７のステップと、を有し、
前記第１の信号は、前記蓄電池の放電容量の推測値に対応する蓄電システムの動作方法。
【請求項２】
蓄電池と、第１の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、
前記第１の回路は、インピーダンスを測定する機能を有し、
前記ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、前記入力層と出力層との間に配置される一または複数の隠れ層と、を有し、
前記蓄電池の満充電容量を測定する第１のステップと、
前記蓄電池の充電を行う第２のステップと、
前記蓄電池の放電を行う第３のステップと、
前記第２のステップと前記第３のステップが交互に繰り返される第４のステップと、
前記蓄電池の満充電容量を測定する第５のステップと、を有し、
前記第２のステップは、前記充電過程の途中で、充電を停止し、残容量と、開回路電圧と、インピーダンスと、が算出される構成を有し、
前記第１のステップで測定される前記蓄電池の容量をＣ１とし、
前記第５のステップで測定される前記蓄電池の容量をＣ２とし、
前記第２のステップで測定された前記残容量、前記開回路電圧、及び前記インピーダンスは、前記ニューラルネットワークに入力され、
Ｃ２／Ｃ１が第１の値以上の場合には第２の信号を、前記第１の値未満の場合には第３の信号をそれぞれ、前記ニューラルネットワークから出力する蓄電システムの動作方法。
【請求項３】
請求項２において、
前記Ｃ２／Ｃ１は０．７以上０．９５以下である、蓄電システムの動作方法。
【請求項４】
請求項１または請求項２において、
前記ニューラルネットワークは、第１のトランジスタと、容量素子と、第２のトランジスタと、を有し、
前記第１のトランジスタのソース及びドレインの一方は、前記容量素子の一方の電極、及び、前記第２のトランジスタのゲートと電気的に接続され、
前記第１のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、
前記金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、
前記元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、
前記第１のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持される蓄電システムの動作方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記第２のトランジスタのチャネル領域はシリコンを有する蓄電システムの動作方法。
【請求項６】
コンピュータが、
外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、
ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行する推定方法。
【請求項７】
請求項６において、
前記蓄電池の放電出力の上限値を設定する推定方法。
【請求項８】
制御回路と、表示部と、蓄電池と、を有し、
前記制御回路はニューラルネットワークを有し、
前記制御回路は、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行し、
前記表示部は、前記放電可能容量を表示する機能を有する電子機器。
【請求項９】
ナビゲーションシステムと、蓄電池と、を有し、
前記ナビゲーションシステムはニューラルネットワークを有し、
前記ナビゲーションシステムは、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行し、前記放電可能容量に基づき走行可能距離を推定する処理を実行し、
前記ナビゲーションシステムは、前記ナビゲーションシステムに入力される目的地情報に基づき、現在地から目的地までの経路内に位置する充電スポットまでの走行予定距離を推定し、
前記走行可能距離が、前記走行予定距離よりも大きくなるように、前記蓄電池の前記出力の上限値を設定する車両。
【請求項１０】
請求項９において、
前記ナビゲーションシステムは表示部を有し、
前記表示部は、前記上限値を表示する機能を有する車両。
【請求項１１】
請求項９において、
前記ナビゲーションシステムは表示部を有し、
前記蓄電池の出力が、前記上限値の９０％以上に達する場合に、
前記表示部に警告を表示する機能を有する車両。
【請求項１２】
請求項１０または請求項１１において、
前記ナビゲーションシステムは、前記ナビゲーションシステムに入力される目的地情報に基づき、現在地から目的地までの経路内の道路の最大勾配を推定し、
前記最大勾配に基づき、前記蓄電池の推奨最大出力を設定し、
前記推奨最大出力が、前記上限値を超える場合に、前記表示部に警告を表示する機能を有する車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明の一形態は、蓄電池、及びそれを用いた蓄電システムに関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、蓄電池を用いた電子機器に関する。【０００２】  また、本発明の一形態は、半導体装置に関する。【０００３】  また、本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、及びそれを用いた蓄電システムに関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた車両に関する。また、本発明の一態様は、ニューラルネットワークを用いた電子機器に関する。【０００４】  なお、本明細書等において半導体装置とは、半導体特性を利用することで機能しうる装置全般を指す。表示装置、発光装置、記憶装置、電気光学装置、蓄電装置、半導体回路及び電子機器は、半導体装置を有する場合がある。【０００５】  なお、本発明の一形態は上記の技術分野に限定されない。本明細書等で開示する発明の技術分野は、物、方法、または、製造方法に関するものである。または、本発明の一形態は、プロセス、マシン、マニュファクチャ、または、組成物（コンポジション・オブ・マター）に関するものである。
【背景技術】
【０００６】  蓄電池は、情報端末等の電子機器、車両等、移動可能な様々な機器に搭載される。これらの機器の動作条件は多様であり、蓄電池への負荷も多様となっている。また、蓄電池の高エネルギー密度、長寿命、等の性能向上に対する要求は年々、高まっている。【０００７】  特許文献１には、蓄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。【０００８】  また、近年、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタ（Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、以下、ＯＳトランジスタと呼ぶ）が注目されている。ＯＳトランジスタはオフ電流が極めて小さい。そのことを利用して、ＯＳトランジスタを用いたアプリケーションが提案されている。例えば、特許文献２では、ニューラルネットワークの学習に、ＯＳトランジスタを用いた例が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許公開第２００６／０１８１２４５号公報
【特許文献２】特開２０１６−２１９０１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】  本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムを提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、安全性の高い蓄電システムを提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、劣化の小さい蓄電システムを提供することを課題の一とする。【００１１】  または、本発明の一態様は、蓄電池の状態を判定することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、蓄電池の性能の予測を行うことを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、安全性の高い蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、劣化の小さい蓄電池を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された電子機器を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された車両を提供することを課題の一とする。または、本発明の一態様は、新規な半導体装置を提供することを課題の一とする。【００１２】  なお、複数の課題の記載は、互いの課題の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一形態は、これらの課題の全て解決する必要はない。また、列記した以外の課題が、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、これらの課題も、本発明の一形態の課題となり得る。
【課題を解決するための手段】
【００１３】  本発明の一態様は、蓄電池と、第１の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、第１の回路は、インピーダンスを測定する機能を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の隠れ層と、を有し、蓄電池の充電または放電を停止する第１のステップと、蓄電池の開回路電圧を測定する第２のステップと、蓄電池のインピーダンスを測定する第３のステップと、測定された開回路電圧及びインピーダンスが入力層に入力される第４のステップと、出力層から第１の信号が出力される第５のステップと、第１の信号に応じて、蓄電池の充電または放電の条件を変更する第６のステップと、蓄電池の充電または放電を開始する第７のステップと、を有し、第１の信号は、蓄電池の放電容量の推測値に対応する蓄電システムの動作方法である。【００１４】  または、本発明の一態様は、蓄電池と、第１の回路と、ニューラルネットワークと、を有し、第１の回路は、インピーダンスを測定する機能を有し、ニューラルネットワークは、入力層と、出力層と、入力層と出力層との間に配置される一または複数の隠れ層と、を有し、蓄電池の満充電容量を測定する第１のステップと、蓄電池の充電を行う第２のステップと、蓄電池の放電を行う第３のステップと、第２のステップと第３のステップが交互に繰り返される第４のステップと、蓄電池の満充電容量を測定する第５のステップと、を有し、第２のステップは、充電過程の途中で、充電を停止し、残容量と、開回路電圧と、インピーダンスと、が算出される構成を有し、第１のステップで測定される蓄電池の容量をＣ１とし、第５のステップで測定される蓄電池の容量をＣ２とし、第２のステップで測定された残容量、開回路電圧、及びインピーダンスは、ニューラルネットワークに入力され、Ｃ２／Ｃ１が第１の値以上の場合には第２の信号を、第１の値未満の場合には第３の信号をそれぞれ、ニューラルネットワークから出力する蓄電システムの動作方法である。【００１５】  上記動作方法において、例えば、Ｃ２／Ｃ１は０．７以上０．９５以下である。【００１６】  また、上記動作方法において、例えば、ニューラルネットワークは、第１のトランジスタと、容量素子と、第２のトランジスタと、を有し、第１のトランジスタのソース及びドレインの一方は、容量素子の一方の電極、及び、第２のトランジスタのゲートと電気的に接続され、第１のトランジスタのチャネル形成領域は金属酸化物を有し、金属酸化物はインジウムと、元素Ｍと、を有し、元素Ｍは、アルミニウム、ガリウム、スズ、ホウ素、シリコン、チタン、鉄、ニッケル、ゲルマニウム、イットリウム、ジルコニウム、モリブデン、ランタン、セリウム、ネオジム、ハフニウム、タンタル、タングステンより選ばれる一以上であり、第１のトランジスタのソース及びドレインの一方には、アナログデータに応じた電位が保持される。また上記構成において例えば、第２のトランジスタのチャネル領域はシリコンを有する。【００１７】  または、本発明の一態様は、上記のいずれかに記載の動作方法で動作する蓄電システムを有する車両である。または、本発明の一態様は、上記のいずれかに記載の動作方法で動作する蓄電シ��テムを有する電子機器である。【００１８】  または、本発明の一態様は、コンピュータが、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行する推定方法である。【００１９】  また、上記推定方法において、蓄電池の放電出力の上限値Ａが設定されることが好ましい。【００２０】  または、本発明の一態様は、制御回路と、表示部と、蓄電池と、を有し、制御回路はニューラルネットワークを有し、制御回路は、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行し、表示部は、放電可能容量を表示する機能を有する電子機器である。【００２１】  または、本発明の一態様は、ナビゲーションシステムと、蓄電池と、を有し、ナビゲーションシステムはニューラルネットワークを有し、ナビゲーションシステムは、外気温と、蓄電池のインピーダンスと、に基づき、ニューラルネットワークを用いて、所定の出力における蓄電池の放電可能容量を推定する処理を実行し、放電可能容量に基づき走行可能距離を推定する処理を実行し、ナビゲーションシステムは、ナビゲーションシステムに入力される目的地情報に基づき、現在地から目的地までの経路内に位置する充電スポットまでの走行予定距離を推定し、走行可能距離が、走行予定距離よりも大きくなるように、蓄電池の出力の上限値Ａを設定する車両である。【００２２】  また、上記構成において、ナビゲーションシステムは表示部を有し、表示部は、上限値Ａを表示する機能を有することが好ましい。【００２３】  また、上記構成において、ナビゲーションシステムは表示部を有し、蓄電池の出力が、上限値Ａの９０％以上に達する場合に、表示部に警告を表示する機能を有することが好ましい。【００２４】  また、上記構成において、ナビゲーションシステムは、ナビゲーションシステムに入力される目的地情報に基づき、現在地から目的地までの経路内の道路の最大勾配を推定し、最大勾配に基づき、蓄電池の推奨最大出力Ｂを設定し、推奨最大出力Ｂが、上限値Ａを超える場合に、表示部に警告を表示する機能を有することが好ましい。
【発明の効果】
【００２５】  本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムを提供することを課題の一する。また、本発明の一態様により、安全性の高い蓄電システムを提供することを課題の一とする。また、本発明の一態様により、劣化の小さい蓄電システムを提供することを課題の一とする。【００２６】  また、本発明の一態様により、蓄電池の状態を判定することができる。また、本発明の一態様により、蓄電池の性能の予測を行うことができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、安全性の高い蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、劣化の小さい蓄電池を提供することができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された電子機器を提供することができる。また、本発明の一態様により、優れた特性を有する蓄電システムが搭載された車両を提供するができる。また、本発明の一態様により、新規な半導体装置を提供することができる。【００２７】  なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。なお、本発明の一形態は、これらの効果の全てを有する必要はない。なお、これら以外の効果は、明細書、図面、請求項などの記載から、自ずと明らかとなるものであり、明細書、図面、請求項などの記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】蓄電システムの一例。
【図２】蓄電システムの一例。
【図３】蓄電システムの動作を示すフロー図。
【図４】蓄電システムの動作を示すフロー図。
【図５】蓄電システムの動作を示すフロー図。
【図６】蓄電システムの動作を示すフロー図および回路図。
【図７】ニューラルネットワークの構成例を示す図。
【図８】ニューラルネットワークの構成例を示す図。
【図９】積和演算回路の構成例を示すブロック図。
【図１０】回路の構成例を示す回路図。
【図１１】積和演算回路の動作例を示すタイミングチャート。
【図１２】ＳＯＣとＯＣＶの関係を示す図。
【図１３】インピーダンスの測定例を示す図。
【図１４】蓄電池の構成の一例。
【図１５】蓄電池の構成の一例。
【図１６】車両の一例。
【図１７】車両の一例。
【図１８】車両の一例。
【図１９】ナビゲーションシステムの動作を示すフロー図。
【図２０】ナビゲーションシステムの動作を示すフロー図。
【図２１】電子機器の一例。
【図２２】蓄電システムの適用例。
【図２３】電子機器の一例。
【発明を実施するための形態】
【００２９】  以下、実施の形態について図面を参照しながら説明する。但し、実施の形態は多くの異なる形態で実施することが可能であり、趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及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。従って、本発明は、以下の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。
【００３０】  また、図面において、大きさ、層の厚さ、または領域は、明瞭化のために誇張されている場合がある。よって、必ずしもそのスケールに限定されない。なお、図面は、理想的な例を模式的に示したものであり、図面に示す形状または値などに限定されない。
【００３１】  また、本明細書は、以下の実施の形態を適宜組み合わせることが可能である。また、１つの実施の形態の中に、複数の構成例が示される場合は、構成例を適宜組み合わせることが可能である。
【００３２】  なお、本明細書においてニューラルネットワークとは、生物の神経回路網を模し、学習によってニューロンどうしの重み係数（結合強度とも言う）を決定し、問題解決能力を持たせるモデル全般を指す。ニューラルネットワークは入力層、隠れ層（中間層ともいう）、出力層を有する。
【００３３】  また、本明細書において、ニューラルネットワークについて述べる際に、既にある情報からニューロンとニューロンの重み係数を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。
【００３４】  また、本明細書において、学習によって得られた結合強度を用いてニューラルネットワークを構成し、そこから新たな結論を導くことを「推論」と呼ぶ場合がある。
【００３５】  また、本明細書等において、チャネル形成領域に酸化物半導体または金属酸化物を用いたトランジスタをＯｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒトランジスタ、あるいはＯＳトランジスタと呼ぶ。
【００３６】（実施の形態１）
本実施の形態は、本発明の一態様の蓄電システムの構成例、及び動作例について説明する。
【００３７】  本発明の一態様の蓄電システムは、蓄電池と、該蓄電池を制御する制御システムと、を有する。該制御システムは、ニューラルネットワークを有する。
【００３８】  蓄電池において、特性のばらつきが生じてしまう場合がある。例えば、充電及び放電の繰り返しに伴い、蓄電池が劣化する場合があり、その劣化量は蓄電池ごとにばらつく場合がある。ここではわかりやすくするために、蓄電池の劣化の一例としてインピーダンスの増大を考える。
【００３９】  本発明の一態様の蓄電システムは、ニューラルネットワークを有する。該ニューラルネットワークにあらかじめデータを与え、学習を行う。ここで、時間の経過に伴うデータ、例えば充放電サイクルに伴う蓄電池のパラメータ、を学習することにより、時間の経過に伴うパラメータの変化を推測することができる。例えば、学習を行った後、蓄電池のパラメータをニューラルネットワークに入力することにより、ある時間の経過後、例えば、ある回数の充放電サイクルを繰り返した後、のインピーダンスの増大の推測値が出力として得られる。
【００４０】  本発明の一態様の蓄電システムは、充電及び放電の繰り返しに伴う、インピーダンスの増大をあらかじめ予測することができる。例えば、複数の蓄電池において、インピーダンスの増大をあらかじめ予測することにより、増大量が顕著に小さい蓄電池を選択して機器に搭載し、該機器における蓄電池の寿命を長くすることができる。
【００４１】  ここで、ニューラルネットワークはあらかじめ、時間の経過に伴うデータを学習している。ニューラルネットワークを用いて蓄電池の推論を行う際には、時間の経過に伴う煩雑なデータを入力することなく、ある一つの時刻、あるいは、ある時刻及びその近傍のデータをニューラルネットワークに与えるだけで、その先の時刻における、蓄電池のパラメータの時間の経過に伴う変化を推測することができる。
【００４２】  複数の蓄電池がある場合に、得られるインピーダンスの増大の推測値に応じてグループ分けし、同じグループに属する蓄電池を同一の機器に組み込めばよい。これにより、該機器における蓄電池の寿命を長くすることができる。
【００４３】  また、インピーダンスの増大の推測値に応じて、充電条件を変えてもよい。充電の上限電圧を高くするとエネルギー密度を高めることができる一方、インピーダンスが増大しやすくなる場合がある。例えば、インピーダンスの増大の推測値がより小さい蓄電池においては、充電の上限電圧をより高くし、エネルギー密度を高めてもよい。
【００４４】  また、蓄電池の充電電流、及び充電電圧を小さくすることにより、蓄電池の放電容量の低下を抑制できる。よって、蓄電池の寿命をより長くすることができる。
【００４５】  本発明の一態様の蓄電システムは、蓄電池と、該蓄電池の制御を行う制御回路と、を有する。
【００４６】  本発明の一態様の蓄電システムにおいて、蓄電池の状態が判定される。また、本発明の一態様の蓄電システムにおいて、蓄電池の容量が測定、あるいは推測される。
【００４７】  また、本発明の一態様の蓄電システムは、ニューラルネットワークを有する。該ニューラルネットワークにより、蓄電システムが有する蓄電池の状態が判定されることが好ましい。該ニューラルネットワークには、蓄電池のパラメータが入力され、蓄電池の状態が出力されることが好ましい。
【００４８】  また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池の電流、電圧、インピーダンス、等のパラメータが測定される。また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池の開回路電圧（Ｏｐｅｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｖｏｌｔａｇｅ：ＯＣＶ）が測定される。
【００４９】  ＯＣＶは例えば、充電、または放電を停止し、所定の時間が経過後、電池の反応が安定した後の電圧を測定することにより求められる。電池の反応が安定するまで、所定の時間、充電または放電を停止して待機するため、ＯＣＶの測定には長い時間を要する場合がある。ここで所定の時間、とは例えば２分以上５時間以下、あるいは５分以上２時間以下、である。
【００５０】  ＯＣＶの測定に長い時間を要する場合があるため、その代替測定として例えば、充電または放電を停止して待機する時間（以下、休止時間と呼ぶ）を、より短くして測定を行ってもよい。このとき、本発明の一態様のニューラルネットワークによりあらかじめ、休止時間と、測定される蓄電池の電圧と、の関係が学習されてもよい。該学習により、短い休止時間により得られた電圧から、ＯＣＶを推測できる場合がある。
【００５１】  あるいは、ＯＣＶの測定の代替として例えば、充電、または放電の電流値を変化させて電圧の変化を測定し、ＯＣＶを推測してもよい。
【００５２】  また、本発明の一態様の蓄電システムにより、蓄電池のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）が測定、あるいは推測される場合がある。ここでＳＯＣは例えば、満充電容量（Ｆｕｌｌ  Ｃｈａｒｇｅ  Ｃａｐａｃｉｔｙ：ＦＣＣ）を１００％とし、蓄電池の容量を割合で示す値である。ＳＯＣは充電率と呼ばれる場合がある。ＦＣＣとは例えば、満充電を行った後に放電を行う場合の、蓄電池の放電容量である。満充電とは例えば、蓄電池において定められた充電条件により、充電終了に至るまで充電が行われることを指す。ＦＣＣは充電終止電圧（充電上限電圧）、充電終止電流、等により変化する値である。また、ＦＣＣにＳＯＣを掛け合わせた値を蓄電池の残容量（ＲＣ）と呼ぶ場合がある。
【００５３】  本発明の一態様のニューラルネットワークにより、蓄電池の状態、例えばＦＣＣが判定されることが好ましい。あるいは、蓄電池のＦＣＣの時間の経過に伴う変化が予測されることが好ましい。
【００５４】  本発明の一態様の蓄電システムは、該蓄電システムが有するニューラルネットワークに例えば、蓄電池のＯＣＶ、ＳＯＣ、インピーダンス、ＦＣＣ、等のパラメータを与えて学習を行うことができる。このとき、ニューラルネットワークに与えられるパラメータは、時間の経過に伴うパラメータであることが好ましい。例えば、蓄電池の充電及び放電の繰り返しに伴うパラメータの変化をニューラルネットワークに与えればよい。あるいは例えば、蓄電池の保存を行った前後のパラメータの変化をニューラルネットワークに与えればよい。蓄電池の保存とは、定められたＳＯＣにおいて、定められた温度で、一定時間保管される場合を含む。
【００５５】  本発明の一態様の蓄電システムが有するニューラルネットワークにより、蓄電池のＯＣＶからＳＯＣを推測できる場合がある。
【００５６】  蓄電池のインピーダンスは、ＳＯＣに依存して変化する場合がある。ＳＯＣが変化すると例えば、蓄電池の正極及び負極の酸化還元の状態、過電圧の状態、分極の状態、等が変化する。よって、ＳＯＣが変化すると例えば、それぞれのインピーダンスも変化する。よって、蓄電池全体のインピーダンスも変化する。
【００５７】＜ＯＣＶの測定例＞
図１２には、リチウムイオン電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係を測定した結果を示す。
【００５８】  図１２の横軸にはＳＯＣ、縦軸には電圧（Ｖｏｌｔａｇｅ）を示す。リチウムイオン電池を満充電とした後、０．２Ｃで放電を行い、０．１Ｖ毎に休止して、電圧を測定し、休止開始の電圧をＶ１とし、休止後の電圧をＶ２とする。Ｖ２をＯＣＶの値と見積もった。休止時間を１０分とした。
【００５９】  図１２に示す条件Ａ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ａ）のカーブは充放電サイクル試験を行う前に測定した結果を示す。また、条件Ｂ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ｂ）は、２００サイクルの充放電後、測定を行った結果を示す。
【００６０】  Ｖ１と比較してＶ２、すなわちＯＣＶは、２００サイクルの充放電後においても条件Ａと条件Ｂとの間の差が小さかった。ＯＣＶは、充放電サイクルなど、劣化を与える可能性がある要因に対して、変動が小さいといえる。
【００６１】  インピーダンスにより、蓄電池の劣化状態を知ることができる。例えば、蓄電池の劣化は、インピーダンスの増加という現象として起こる場合がある。一例として、複数の蓄電池において、それぞれの蓄電池のインピーダンスを比較することにより、劣化状態を比較する場合を考える。先に述べたように、インピーダンスは蓄電池のＳＯＣに伴い変化する。
【００６２】  よって、それぞれの蓄電池のＳＯＣが異なる場合には、インピーダンスは劣化状態と、ＳＯＣと、の両方の影響を受けており、それぞれの要因からの影響の切り分けが必要である。
【００６３】  本発明の一態様の蓄電システムを用いることにより、劣化状態とＳＯＣのそれぞれから受ける影響の切り分けを行うことができる。例えば、本発明の一態様の蓄電システムが有するニューラルネットワークにより、あるＳＯＣにおけるインピーダンスを用いて、異なるＳＯＣにおけるインピーダンスが推測される。
【００６４】  ニューラルネットワークは、複雑な相関関係を有する膨大なパラメータが与えられることにより、解析を行い、用途に応じて所望の出力を行うことができる。
【００６５】  本発明の一態様の蓄電システムを用いることにより、それぞれの蓄電池において測定されるインピーダンスを用いて劣化状態を比較する際に、ＳＯＣを同程度に揃えなくても、蓄電池間における比較が可能となる。よって、劣化状態を簡便に比較することができる。
【００６６】＜蓄電システムの一例＞
図１（Ａ）は本発明の一態様の蓄電システムを示す。蓄電システム１３０は、蓄電池１３５と、制御システム１３１を有する。制御システム１３１は、保護回路１３７と、回路１７１と、回路１７２と、制御回路１３４と、メモリ１３２と、を有する。
【００６７】  保護回路１３７は蓄電池１３５がある定められた条件を満たす場合に、蓄電池１３５の動作を停止する機能を有する。例えば、蓄電池１３５の電流がある値を超える場合に、その動作を停止する。また、例えば、蓄電池１３５の電圧がある値以上、あるいはある値以下となる場合に、その動作を停止する。
【００６８】  保護回路１３７は、蓄電池１３５の電圧及び電流を測定する機能を有することが好ましい。あるいは、保護回路１３７は例えば、後述する回路１７１により測定される蓄電池１３５の電流及び電圧を用いて、蓄電池１３５の制御を行ってもよい。
【００６９】  保護回路１３７は、蓄電池１３５の動作を停止する場合に、蓄電池１３５の正極及び負極と接続し、該二つの電極を短絡させる経路を有してもよい。該経路に、抵抗素子または容量素子を設けてもよい。
【００７０】  回路１７１は、蓄電池１３５の正極、及び負極と電気的に接続される。回路１７１は、蓄電池１３５の電流及び電圧を測定する機能を有する。また、回路１７１は、制御回路１３４と電気的に接続され、制御回路１３４から信号を与えられる。
【００７１】  また、回路１７１は、クーロンカウンタＣＣを有することが好ましい。クーロンカウンタＣＣは、蓄電池１３５の電流の時間特性を用いて積算電荷量を算出する機能を有する。クーロンカウンタが有する電流計は、回路１７１が有する電流計と兼ねてもよい。
【００７２】  回路１７２は、蓄電池１３５の正極、及び負極と電気的に接続される。回路１７２は、蓄電池１３５のインピーダンスを測定する機能を有する。また、回路１７２は、制御回路１３４と電気的に接続され、制御回路１３４から信号を与えられる。
【００７３】  制御回路１３４は、ニューラルネットワークＮＮを有する。制御回路１３４はメモリ１３２と電気的に接続される。制御回路１３４は、回路１７１等により測定される蓄電池の電流及び電圧を用いて蓄電池の電流や電圧を制御し、蓄電池の充電条件及び放電条件を制御する。
【００７４】  図１（Ｂ）に示すように、蓄電システム１３０は、トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８を有してもよい。トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８は、電流を遮断するスイッチとして機能し、保護回路１３７が蓄電池１３５を停止させると判断した場合に、スイッチを作動させる。図１（Ｂ）に示す例では、トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８として寄生ダイオードを有するＭＯＳＦＥＴを示すが、トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８として、ＯＳトランジスタを用いてもよい。ＯＳトランジスタの詳細については後述する。また、蓄電システム１３０は、トランジスタ１４７及びトランジスタ１４８のいずれかを有さない構成としてもよい。
【００７５】  また、図１（Ｂ）に示すように、蓄電システム１３０はヒューズ１７６を有してもよい。
【００７６】  また、図１（Ｂ）に示すように、蓄電システム１３０はサーミスタ１７４を有してもよい。
【００７７】  ｎ個の蓄電池１３５を有する蓄電システム１３０の例を図２（Ａ）に示す。ｎは２以上の整数である。図２（Ａ）において、複数の蓄電池１３５をそれぞれ、蓄電池１３５＿ｋ（ｋは１以上ｎ以下の整数）と呼ぶ。蓄電池１３５＿１乃至蓄電池１３５＿ｎは電気的に直列に接続される。
【００７８】  図２（Ａ）において、保護回路１３７、回路１７１及び回路１７２はそれぞれ、蓄電池１３５＿１乃至蓄電池１３５＿ｎのそれぞれの両端の電極に電気的に接続されている。
【００７９】  図２（Ｂ）は、蓄電システム１３０がｍ個の制御システム１３１を有する例を示す。ｍは２以上の整数である。図２（Ｂ）において、複数の制御システム１３１をそれぞれ、制御システム１３１＿ｊ（ｊは１以上ｍ以下の整数）と呼ぶ。
【００８０】  図２（Ｂ）において、蓄電システム１３０は電池群１３６を複数有する。図２（Ｂ）において、複数の電池群１３６をそれぞれ、電池群１３６＿ｊ呼ぶ。電池群１３６は電気的に直列に接続された複数の蓄電池を有する。
【００８１】  図２（Ｂ）において、複数の電池群１３６は電気的に並列に接続されている。
【００８２】  図２（Ｂ）において、それぞれの電池群１３６には、制御システム１３１が接続される。電池群１３６＿ｊには制御システム１３１＿ｊが電気的に接続される。
【００８３】  ここで、蓄電システム１３０が複数の制御システム１３１を有する場合、制御システム１３１が有する保護回路１３７と、回路１７１と、回路１７２と、制御回路１３４と、メモリ１３２と、は、複数の制御システム１３１において、兼ねられてもよい。例えば、制御回路１３４が、複数の制御システム１３１に制御信号を与えてもよい。
【００８４】＜推論の一例＞
蓄電システム１３０の動作の一例を、図３に示すフロー図を用いて説明する。図３は、蓄電システム１３０が有するニューラルネットワークＮＮにあらかじめ学習データが与えられる場合において、蓄電システム１３０が有する蓄電池１３５のパラメータを推論する場合の一例を示す。
【００８５】  ステップＳ０００において、処理を開始する（ＳＴＡＲＴ）。
【００８６】  ステップＳ００１において、蓄電システム１３０が外部電源に接続される。外部電源より蓄電システム１３０に電力が供給される。なお、蓄電システム１３０は外部電源に接続されなくてもよい。その場合には、蓄電システム１３０において、蓄電池１３５から制御システムが有する回路に電力が供給されてもよい。
【００８７】  ステップＳ００２において、蓄電池１３５の充電を行う。なお、ステップＳ００２において蓄電池１３５の充電ではなく、放電が行われてもよい。
【００８８】  ステップＳ００３において、蓄電池１３５の動作を停止する。ステップＳ００２において充電が行われていた場合には充電を停止し、放電が行われていた場合は放電を停止する。
【００８９】  ステップＳ００４において、蓄電池１３５のＯＣＶを測定する。
【００９０】  ステップＳ００５において、蓄電池１３５のインピーダンスを測定する。
【００９１】  図６（Ｂ）に示す等価回路を用いて、インピーダンスを解析することができる。図６（Ｂ）に示す等価回路において、抵抗素子Ｒｏ、ｎ個の抵抗素子（第ｈの抵抗素子を抵抗素子Ｒ＿ｈと表す。ｈは１以上ｎ以下の整数）、及びｎ個の容量素子（第ｈの容量素子を容量素子Ｃａ＿ｈと表す。）を有する。抵抗素子Ｒ＿ｈと容量素子Ｃａ＿ｈは並列に接続され、抵抗素子Ｒｏ、抵抗素子Ｒ＿１乃至抵抗素子Ｒ＿ｎはそれぞれ直列に接続される。
【００９２】  インピーダンスの測定結果をナイキスト線図として表し、解析を行うことができる。ナイキスト線図にみられる円弧の直径は、図６（Ｂ）に示す各抵抗との対応がみられる場合がある。図１３（Ｃ）において、ナイキスト線図の一例を後述する。
【００９３】  図６（Ｂ）に示す等価回路を用いた解析結果から算出される抵抗、及び容量から例えば、イオン拡散、電荷移動、電子、イオンの移動、接触抵抗、等の現象に対応するパラメータをそれぞれ分離して見積もることができる場合がある。
【００９４】  図６（Ｃ）は、等価回路がインピーダンスＷｓを有する。インピーダンスＷｓは抵抗Ｒ＿ｎと電気的に直列に接続される。インピーダンスＷｓは、ナイキスト線図において、４５°の直線で表され、ワールブルグインピーダンスと呼ばれる場合がある。
【００９５】  インピーダンスは、ある周波数の範囲について測定される。例えば、１０μＨｚ以上１ＭＨｚ以下、あるいは１０ｍＨｚ以上５０ｋＨｚ以下の範囲において、１点、好ましくは２点以上、より好ましくは１０点以上１００点以下の周波数において測定されることが好ましい。
【００９６】  また、本発明の一態様の蓄電システムは、交流電源を有することが好ましい。
【００９７】  インピーダンス測定の代わりに、ステップ応答の測定を行ってもよい。ステップ応答の測定は、交流電源を必要とせず、より簡便な測定系を用いて評価できる場合がある。
【００９８】  蓄電池などの素子に、ステップ関数（例えば矩形波）に基づきある一定時間、一定の電圧を与える場合に、一定の電圧を与えた期間及びそれ以後において、蓄電池の電流の時間変化を測定することにより、応答特性（ステップ応答）を評価することができる。また、矩形波などのステップ関数に限定されず、三角波、ノコギリ波、等を用いて、蓄電池に電圧を与えてもよい。
【００９９】  入力される電圧の波形と、出力される電流の波形を用いて、伝達関数を求めることができる。伝達関数は、複素数ｓの関数として表される。複素数ｓとして、ｊωを代入することにより、交流の周波数特性が得られる。
【０１００】  ステップＳ００６では、ステップＳ００４において測定されたＯＣＶと、ステップＳ００５において測定されたインピーダンスを、ニューラルネットワークＮＮに入力する。
【０１０１】  ステップＳ００７において、ステップＳ００６で入力した値に応じて、ニューラルネットワークＮＮから第１の信号が出力される。第１の信号は例えば、今後、蓄電池の動作を継続した場合の、インピーダンス増大の推測値、放電容量の減少の推測値、などである。あるいは、これらのパラメータの推移、あるいはこれらのパラメータの推測値に基づいた判定データである。
【０１０２】  ステップＳ００８において、第１の信号に応じて所定の動作を行う。所定の動作として例えば、蓄電池１３５の動作条件の決定を行う。蓄電池１３５の動作条件の決定として例えば、充電電流、及び充電上限電圧の変更を行う。例えば、蓄電池１３５のＦＣＣを見積もり、ＦＣＣの減少に合わせて充電電流を減少させる。これにより、蓄電池１３５の放電容量の低下を抑制することができる。あるいは、蓄電池１３５の容量の減少を抑制するために、充電の上限電圧を変更する。これにより、蓄電池１３５の放電容量の低下を抑制することができる。
【０１０３】  あるいは、ステップＳ００８で行われる所定の動作として例えば、第１の信号に応じて蓄電池１３５のクラス分けを行う。例えば、インピーダンスの増大の推測値、あるいは、放電容量の低下の推測値に基づき、クラス分けを行う。
【０１０４】  ステップＳ０９９において、処理を終了する。
【０１０５】＜学習の一例＞
図４、図５及び図６（Ａ）に示すフロー図は、蓄電システム１３０が有するニューラルネットワークＮＮが学習を行う場合の一例を示す。
【０１０６】  図４に示すフロー図を用いてステップＳ２００乃至ステップＳ２０４、ステップＳ２１０、及びステップＳ２３０について説明する。
【０１０７】  ステップＳ２００において、処理を開始する。
【０１０８】  ステップＳ２０１において、蓄電システム１３０が外部電源に接続される。外部電源より蓄電システム１３０に電力が供給される。なお、蓄電システム１３０は外部電源に接続されなくてもよい。
【０１０９】  ステップＳ２０２において、蓄電池１３５の満充電を行う。
【０１１０】  ステップＳ２０３において、蓄電池１３５の放電を行い、蓄電池のＦＣＣを算出する。
【０１１１】  ステップＳ２０４において、蓄電池１３５の充放電サイクル数を計測する。ここで、充放電サイクル数とは、ステップＳ２０２からステップＳ２０４までのステップの、累積サイクル数である。
【０１１２】  ステップＳ２１０は、ステップＳ２０４から、図５に示すフロー図のステップＳ２１１へ結合する結合子ａである。
【０１１３】  ステップＳ２３０は、後述する図６（Ａ）に示すフロー図のステップＳ２２４から、ステップＳ２０４へ結合する結合子ｃである。
【０１１４】  図５に示すフロー図を用いてステップＳ２１１乃至ステップＳ２１８について説明する。
【０１１５】  ステップＳ２１１乃至ステップＳ２１６において、蓄電池１３５の充電を行い、蓄電池１３５のパラメータを測定する。
【０１１６】  ステップＳ２１１において、蓄電池１３５の充電を行う。ここで、充電は例えばＳＯＣが５％以上４０％未満、あるいは５％以上２０％未満、減少するように行う。例えば、充電前のＳＯＣが８０％であれば、充電後のＳＯＣが５５％となるように、すなわちＳＯＣが２５％減少するように、充電を行う。
【０１１７】  ステップＳ２１２において、蓄電池１３５の充電を停止する。
【０１１８】  ステップＳ２１３において、蓄電池１３５のＳＯＣを算出する。ＳＯＣは例えば、ステップＳ２０３で算出された蓄電池の満充電容量を基準とし、ステップＳ２１１からステップＳ２１２までの間に充電された電荷量を求めることにより算出される。
【０１１９】  ステップＳ２１４において、蓄電池１３５のＯＣＶを測定する。
【０１２０】  ステップＳ２１５において、蓄電池１３５のインピーダンスを測定する。
【０１２１】  ステップＳ２１６において、ステップＳ２１３で算出されたＳＯＣ、ステップＳ２１４で測定されたＯＣＶ、ステップＳ２１５で測定されたインピーダンス、及びステップＳ２０４で算出された充放電サイクル数を、ニューラルネットワークＮＮに入力する。ここで、測定されたＯＣＶ及びインピーダンスは、ＳＯＣと相関づけられており、ＳＯＣ、ＯＣＶ及びインピーダンスは充放電サイクル数と相関づけられている。
【０１２２】  ステップＳ２１７において、蓄電池１３５のＳＯＣがＡ［％］以下の場合には、ステップＳ２１１に戻り、ＳＯＣがＡ［％］より大きい場合にはステップＳ２１８へ進む。
【０１２３】  ステップＳ２１８は、ステップ２１７から、図６（Ａ）に示すステップＳ２２２へ結合する結合子ｂである。
【０１２４】  図６（Ａ）を用いてステップＳ２２２乃至ステップＳ２２５、ステップ２３０及びステップＳ２９９について説明する。
【０１２５】  ステップＳ２２２において、蓄電池１３５の放電を行う。ここで放電は例えば、ＳＯＣが０％以上３０％未満となるように行う。
【０１２６】  ステップＳ２２３において、放電容量を算出しニューラルネットワークＮＮに入力する。ここで、放電容量は、ステップＳ２０４で算出された充放電サイクル数と相関づけられている。
【０１２７】  ステップＳ２２４において、蓄電池１３５の充放電サイクル数がｘ回以下の場合にはステップＳ２３０へ進み、充放電サイクル数がｘより大きい場合には、ステップＳ２２５へ進む。ステップＳ２３０はステップＳ２２４から、図４に示すステップＳ２０４へ結合する結合子ｃであるため、充放電サイクル数がｘ回以下の場合には、図４に示すフロー図に基づきステップＳ２０４から順次、処理が行われる。
【０１２８】  ステップＳ２２５において、ステップＳ２１６で入力されたパラメータに対し、所望の出力が得られるようにニューラルネットワークＮＮの重み係数を調整する。ここでは例として、ニューラルネットワークＮＮにＯＣＶ及びインピーダンスが入力された場合のニューラルネットワークＮＮの出力が、充放電サイクルに伴う放電容量の劣化率に応じた値となるようにニューラルネットワークＮＮの重み係数を調整する。より具体的には例えば、ある所定回数の充放電サイクル後の放電容量の劣化率に対応する値を出力すればよい。
【０１２９】  あるいは、ニューラルネットワークＮＮは、判定結果を出力してもよい。例えば、放電容量の劣化率がある所定の値、ここではＨ１以上である場合にはニューラルネットワークＮＮの出力が第１の信号、劣化率がＨ１より小さい場合にはニューラルネットワークＮＮの出力が第１の信号とは異なる第２の信号となるように調整を行う。第１の信号及び第２の信号は例えば、高電位信号及び低電位信号である。ここでＨ１は例えば蓄電池の使用開始時の容量または規格容量の、６０％以上９８％以下、あるいは７０％以上９５％以下の値とすればよい。また、Ｈ１は、例えば、充放電サイクルを１０回以上、あるいは５０回以上、あるいは１００回以上、行った後に測定すればよい。
【０１３０】  ステップＳ２９９により、処理を終了する。
【０１３１】＜インピーダンスの測定例＞
図１３には、リチウムイオン電池のインピーダンス測定の結果を示す。０．０１Ｈｚから２００ｋＨｚの範囲において、１５ｍＶの振幅で、高周波から低周波へ掃引し、インピーダンス測定を行った。測定の装置はＳｏｌａｒｔｒｏｎ  Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ社のＣｅｌｌｔｅｓｔ  Ｓｙｓｔｅｍを用いた。図１３（Ａ）はゲイン線図（Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ  ｐｌｏｔ）と呼ばれ、横軸に周波数（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、縦軸にインピーダンスの大きさ｜Ｚ｜を示した図である。図１３（Ｂ）は位相線図（Ｐｈａｓｅ  ｐｌｏｔ）と呼ばれ、横軸に周波数（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、縦軸に位相（Ｐｈａｓｅ）“ｔｈｅｔａ”を示した図である。図１３（Ｃ）はナイキスト線図と呼ばれ、横軸に周波数応答の実部（Ｚ’）、縦軸に周波数応答の虚部（Ｚ’’）を示した図である。
【０１３２】  図１３（Ｃ）において、ドットが測定値（Ｍｅａｓｕｒｅｄ）、実線は、図６（Ｃ）においてｎ＝１とした場合のモデルを用いて算出した結果（フィッティング：Ｆｉｔｔｉｎｇ）である。測定値と、モデルを用いて算出した結果と、は良好な対応を示した。
【０１３３】  なお、フィッティングにおいて、容量素子Ｃａ＿１としてＣＰＥ（Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｐｈａｓｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ）を用いて算出した。ＣＰＥのインピーダンスをＺ＿ＣＰＥとする。インピーダンスＺ＿ＣＰＥは以下の式を用いて表すことができる。ｐは０以上１以下の値であり、Ｔは定数である。
【０１３４】
【数１】
2019021099.tif 000003
【０１３５】  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。
【０１３６】（実施の形態２）
本実施の形態では、ニューラルネットワークＮＮの構成の一例を示す。
【０１３７】  図７には、本発明の一態様のニューラルネットワークの一例を示す。図７に示すニューラルネットワークＮＮは、入力層ＩＬ、出力層ＯＬ、及び隠れ層（中間層）ＨＬを有する。ニューラルネットワークＮＮは、隠れ層ＨＬを複数有するニューラルネットワーク、すなわち、ディープニューラルネットワークによって構成することができる。なお、ディープニューラルネットワークにおける学習を、ディープラーニングと呼ぶことがある。出力層ＯＬ、入力層ＩＬ、隠れ層ＨＬはそれぞれ複数のニューロン回路を有し、異なる層に設けられたニューロン回路同士は、シナプス回路を介して接続されている。
【０１３８】  ニューラルネットワークＮＮには、蓄電池の動作及び状態を解析する機能が、学習によって付加されている。そして、ニューラルネットワークＮＮに測定された蓄電池のパラメータが入力されると、各層において演算処理が行われる。各層における演算処理は、前層が有するニューロン回路の出力と重み係数との積和演算などにより実行される。なお、層と層との結合は、全てのニューロン回路同士が結合する全結合としてもよいし、一部のニューロン回路同士が結合する部分結合としてもよい。
【０１３９】  例えば、隣接層間において、特定のユニットのみが結合を持ち、畳み込み層とプーリング層を有する、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いてもよい。ＣＮＮは例えば、画像処理に用いられる。畳み込み層では例えば、画像データとフィルタとの積和演算が行われる。プーリング層は畳み込み層の直後に配置することが好ましい。
【０１４０】  畳み込み層は、画像データに対して畳み込みを行う機能を有する。畳み込みは、画像データの一部と重みフィルタのフィルタ値との積和演算を繰り返すことにより行われる。畳み込み層における畳み込みにより、画像の特徴が抽出される。
【０１４１】  畳み込みには、重みフィルタを用いることができる。畳み込み層に入力された画像データには、フィルタを用いたフィルタ処理が施される。
【０１４２】  畳み込みが施されたデータは、活性化関数によって変換された後、プーリング層に出力される。活性化関数としては、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｉｔｓ）等を用いることができる。ＲｅＬＵは、入力値が負である場合は“０”を出力し、入力値が“０”以上である場合は入力値をそのまま出力する関数である。また、活性化関数として、シグモイド関数、ｔａｎｈ関数等を用いることもできる。
【０１４３】  プーリング層は、畳み込み層から入力された画像データに対してプーリングを行う機能を有する。プーリングは、画像データを複数の領域に分割し、当該領域ごとに所定のデータを抽出してマトリクス状に配置する処理である。プーリングにより、畳み込み層によって抽出された特徴を残しつつ、画像データが縮小される。なお、プーリングとしては、最大プーリング、平均プーリング、Ｌｐプーリング等を用いることができる。
【０１４４】  ＣＮＮは、上記の畳み込み処理及びプーリング処理により特徴抽出を行う。なお、ＣＮＮは、複数の畳み込み層及びプーリング層によって構成することができる。
【０１４５】  畳み込み層とプーリング層を例えば交互に数層ずつ配置された後には、全結合層が配置されることが好ましい。全結合層は複数層、配置されてもよい。全結合層は、畳み込み及びプーリングが行われた画像データを用いて、画像の判定を行う機能を有することが好ましい。
【０１４６】  学習機能を有するニューラルネットワークＮＮの構成例について説明する。ニューラルネットワークＮＮの構成例を、図８に示す。ニューラルネットワークＮＮは、ニューロン回路ＮＣと、ニューロン回路間に設けられたシナプス回路ＳＣによって構成されている。
【０１４７】  図８（Ａ）に、ニューラルネットワークＮＮを構成するニューロン回路ＮＣとシナプス回路ＳＣの構成例を示す。シナプス回路ＳＣには、入力データｘ１乃至ｘＬ（Ｌは自然数）が入力される。また、シナプス回路ＳＣは、重み係数ｗｋ（ｋは１以上Ｌ以下の整数）を記憶する機能を有する。重み係数ｗｋは、ニューロン回路ＮＣ間の結合の強さに対応する。
【０１４８】  シナプス回路ＳＣに入力データｘ１乃至ｘＬが入力されると、ニューロン回路ＮＣには、シナプス回路ＳＣに入力された入力データｘｋと、シナプス回路ＳＣに記憶された重み係数ｗｋとの積（ｘｋｗｋ）を、ｋ＝１乃至Ｌについて足し合わせた値（ｘ１ｗ１＋ｘ２ｗ２＋…＋ｘＬｗＬ）、すなわち、ｘｋとｗｋを用いた積和演算によって得られた値が供給される。この値がニューロン回路ＮＣの閾値θを超えた場合、ニューロン回路ＮＣはハイレベルの信号ｙを出力する。この現象を、ニューロン回路ＮＣの発火と呼ぶ。
【０１４９】  ニューロン回路ＮＣとシナプス回路ＳＣを用いて、階層型パーセプトロンを構成するニューラルネットワークＮＮのモデルを、図８（Ｂ）に示す。ニューラルネットワークＮＮは、入力層ＩＬ、隠れ層（中間層）ＨＬ、出力層ＯＬを有する。
【０１５０】  入力層ＩＬから、入力データｘ１乃至ｘＬが出力される。隠れ層ＨＬは、隠れシナプス回路ＨＳ、隠れニューロン回路ＨＮを有する。出力層ＯＬは、出力シナプス回路ＯＳ、出力ニューロン回路ＯＮを有する。
【０１５１】  隠れニューロン回路ＨＮには、入力データｘｋと、隠れシナプス回路ＨＳに保持された重み係数ｗｋと、を用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ＯＮには、隠れニューロン回路ＨＮの出力と、出力シナプス回路ＯＳに保持された重み係数ｗｋを用いた積和演算によって得られた値が供給される。そして、出力ニューロン回路ＯＮから、出力データｙ１乃至ｙＬが出力される。
【０１５２】  このように、所定の入力データが与えられたニューラルネットワークＮＮは、シナプス回路ＳＣに保持された重み係数と、ニューロン回路の閾値θに応じた値を、出力データとして出力する機能を有する。
【０１５３】  また、ニューラルネットワークＮＮは、教師データの入力によって教師あり学習を行うことができる。図８（Ｃ）に、誤差逆伝播法を利用して教師あり学習を行うニューラルネットワークＮＮのモデルを示す。
【０１５４】  誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの出力データと教師データの誤差が小さくなるように、シナプス回路の重み係数ｗｋを変更する方式である。具体的には、出力データｙ１乃至ｙＬと教師データｔ１乃至ｔＬに基づいて決定される誤差δＯに応じて、隠れシナプス回路ＨＳの重み係数ｗｋが変更される。また、隠れシナプス回路ＨＳの重み係数ｗｋの変更量に応じて、さらに前層のシナプス回路ＳＣの重み係数ｗｋが変更される。このように、教師データｔ１乃至ｔＬに基づいて、シナプス回路ＳＣの重み係数を順次変更することにより、ニューラルネットワークＮＮの学習を行うことができる。
【０１５５】  なお、図８（Ｂ）、（Ｃ）には１層の隠れ層ＨＬを示しているが、隠れ層ＨＬの層数は２以上とすることができる。隠れ層ＨＬを２層以上有するニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ））を用いることにより、深層学習を行うことができる。これにより、階調の補正の精度を高めることができる。
【０１５６】  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。
【０１５７】（実施の形態３）
本実施の形態は、上記実施の形態に示すニューラルネットワークに適用可能なアナログ積和演算回路の具体例について説明を行う。
【０１５８】  図７及び図８に示すようなニューラルネットワーク全体の演算は、膨大な数の積和演算によって実行される。これらの演算処理をデジタル回路で行う場合、必要となるトランジスタ数が膨大になり、非効率的で消費電力が高い。そのため、上述の積和演算はアナログ積和演算回路（以下、ＡＰＳ（Ａｎａｌｏｇ  Ｐｒｏｄｕｃｔ−Ｓｕｍ  ｃｉｒｃｕｉｔ）と呼ぶ）で行うことが好ましい。また、ＡＰＳはアナログメモリを有することが好ましい。学習で得られた重み係数を上記アナログメモリに格納することで、ＡＰＳは、アナログデータのまま積和演算を実行することができる。その結果、ＡＰＳは少ないトランジスタで効率的にニューラルネットワークを構築することができる。
【０１５９】  なお、本明細書においてアナログメモリはアナログデータを格納することが可能な記憶装置のことを指す。また、本明細書においてアナログデータとは、３ビット（８値）以上の分解能を有するデータのことを指す。多値データのことをアナログデータと呼ぶ場合もある。
【０１６０】  上記アナログメモリとして、多値のフラッシュメモリ、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔｉｖｅ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）またはＯＳトランジスタを用いたメモリ（ＯＳメモリ）を用いることができる。
【０１６１】  ＯＳトランジスタのチャネル形成領域は、金属酸化物を有することが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物はインジウム（Ｉｎ）を含むことが好ましい。チャネル形成領域が有する金属酸化物がインジウムを含む金属酸化物の場合、ＯＳトランジスタのキャリア移動度（電子移動度）が高くなる。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、元素Ｍを含む酸化物半導体であると好ましい。元素Ｍは、好ましくは、アルミニウム（Ａｌ）、ガリウム（Ｇａ）またはスズ（Ｓｎ）などとする。そのほかの元素Ｍに適用可能な元素としては、ホウ素（Ｂ）、シリコン（Ｓｉ）、チタン（Ｔｉ）、鉄（Ｆｅ）、ニッケル（Ｎｉ）、ゲルマニウム（Ｇｅ）、イットリウム（Ｙ）、ジルコニウム（Ｚｒ）、モリブデン（Ｍｏ）、ランタン（Ｌａ）、セリウム（Ｃｅ）、ネオジム（Ｎｄ）、ハフニウム（Ｈｆ）、タンタル（Ｔａ）、タングステン（Ｗ）などがある。ただし、元素Ｍとして、前述の元素を複数組み合わせても構わない場合がある。元素Ｍは、例えば、酸素との結合エネルギーが高い元素である。例えば、酸素との結合エネルギーがインジウムよりも高い元素である。また、チャネル形成領域が有する金属酸化物は、亜鉛（Ｚｎ）を含む金属酸化物であると好ましい。亜鉛を含む金属酸化物は結晶化しやすくなる場合がある。
【０１６２】  チャネル形成領域が有する金属酸化物は、インジウムを含む金属酸化物に限定されない。チャネル形成領域が有する金属酸化物は、例えば、亜鉛スズ酸化物、ガリウムスズ酸化物などの、インジウムを含まず、亜鉛を含む金属酸化物、ガリウムを含む金属酸化物、スズを含む金属酸化物などであっても構わない。図９は、積和演算回路の構成例を示している。図９に示す積和演算回路ＭＡＣは、後述するメモリセルに保持された第１データと、入力された第２データと、の積和演算を行う回路である。なお、第１データ、及び第２データは、アナログデータ、又は多値のデータ（離散的なデータ）とすることができる。
【０１６３】  積和演算回路ＭＡＣは、電流源回路ＣＳと、カレントミラー回路ＣＭと、回路ＷＤＤと、回路ＷＬＤと、回路ＣＬＤと、オフセット回路ＯＦＳＴと、活性化関数回路ＡＣＴＶと、メモリセルアレイＣＡを有する。
【０１６４】  メモリセルアレイＣＡは、メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、を有する。メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭ［２］は、第１データを保持する役割を有し、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］は、積和演算を行うために必要になる参照データを保持する機能を有する。なお、参照データも、第１データ、及び第２データと同様に、アナログデータ、又は多値のデータ（離散的なデータ）とすることができる。
【０１６５】  なお、図９のメモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に２個、列方向に２個、マトリクス状に配置されているが、メモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に３個以上、列方向に３個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。また、積和演算でなく乗算を行う場合、メモリセルアレイＣＡは、メモリセルが行方向に１個、列方向に２個以上、マトリクス状に配置されている構成としてもよい。
【０１６６】  メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、は、それぞれトランジスタＴｒ１１と、トランジスタＴｒ１２と、容量素子Ｃ１と、を有する。
【０１６７】  なお、トランジスタＴｒ１１は、ＯＳトランジスタであることが好ましい。
【０１６８】  また、トランジスタＴｒ１２にＯＳトランジスタを用いることで、トランジスタＴｒ１１と同時に作製することができるため、積和演算回路の作製工程を短縮することができる場合がある。また、トランジスタＴｒ１２のチャネル形成領域を、酸化物でなく、非晶質シリコン、多結晶シリコンなどとしてもよい。
【０１６９】  メモリセルＡＭ［１］と、メモリセルＡＭ［２］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］と、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］と、のそれぞれにおいて、トランジスタＴｒ１１の第１端子は、トランジスタＴｒ１２のゲートと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第１端子は、配線ＶＲと電気的に接続されている。容量素子Ｃ１の第１端子は、トランジスタＴｒ１２のゲートと電気的に接続されている。
【０１７０】  メモリセルＡＭ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［１］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［１］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭ［１］としている。加えて、配線ＢＬからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭ［１］とする。
【０１７１】  メモリセルＡＭ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［２］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［２］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭ［２］としている。加えて、配線ＢＬからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭ［２］とする。
【０１７２】  メモリセルＡＭｒｅｆ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤｒｅｆと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［１］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［１］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭｒｅｆ［１］としている。加えて、配線ＢＬｒｅｆからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］とする。
【０１７３】  メモリセルＡＭｒｅｆ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第２端子は、配線ＷＤｒｅｆと電気的に接続され、トランジスタＴｒ１１のゲートは、配線ＷＬ［２］と電気的に接続されている。トランジスタＴｒ１２の第２端子は、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、容量素子Ｃ１の第２端子は、配線ＣＬ［２］と電気的に接続されている。なお、図９では、メモリセルＡＭｒｅｆ［２］において、トランジスタＴｒ１１の第１端子と、トランジスタＴｒ１２のゲートと、容量素子Ｃ１の第１端子と、の接続箇所をノードＮＭｒｅｆ［２］としている。加えて、配線ＢＬｒｅｆからトランジスタＴｒ１２の第２端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］とする。
【０１７４】  上述したノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］は、それぞれのメモリセルの保持ノードとして機能する。
【０１７５】  配線ＶＲは、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２の第１端子−第２端子間に電流を流すための配線である。そのため、配線ＶＲは、所定の電位を与えるための配線として機能する。なお、本実施の形態では、配線ＶＲが与える電位は、基準電位、又は基準電位よりも低い電位とする。
【０１７６】  電流源回路ＣＳは、配線ＢＬと、配線ＢＬｒｅｆと、に電気的に接続されている。電流源回路ＣＳは、配線ＢＬ及び配線ＢＬｒｅｆに対して電流を供給する機能を有する。なお、配線ＢＬ、配線ＢＬｒｅｆのそれぞれに対して供給する電流量は、互いに異なっていてもよい。本構成例では、電流源回路ＣＳから配線ＢＬに流れる電流をＩＣとし、電流源回路ＣＳから配線ＢＬｒｅｆに流れる電流をＩＣｒｅｆとする。
【０１７７】  カレントミラー回路ＣＭは、配線ＩＥと、配線ＩＥｒｅｆと、を有する。配線ＩＥは、配線ＢＬと電気的に接続され、図９では、配線ＩＥと配線ＢＬの接続箇所をノードＮＰとして図示している。配線ＩＥｒｅｆは、配線ＢＬｒｅｆと電気的に接続され、図９では、配線ＩＥｒｅｆと配線ＢＬｒｅｆの接続箇所をノードＮＰｒｅｆとしている。カレントミラー回路ＣＭは、ノードＮＰｒｅｆの電位に応じた電流を、配線ＢＬｒｅｆのノードＮＰｒｅｆから配線ＩＥｒｅｆに排出し、且つ当該電流と同じ量の電流を配線ＢＬのノードＮＰから配線ＩＥに排出する機能を有する。なお、図９では、ノードＮＰから配線ＩＥに排出する電流、及びノードＮＰｒｅｆから配線ＩＥｒｅｆに排出する電流をＩＣＭと記している。加えて、配線ＢＬにおいて、カレントミラー回路ＣＭからメモリセルアレイＣＡに流れる電流をＩＢと記し、配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭからメモリセルアレイＣＡに流れる電流をＩＢｒｅｆと記す。
【０１７８】  回路ＷＤＤは、配線ＷＤと、配線ＷＤｒｅｆと、に電気的に接続されている。回路ＷＤＤは、メモリセルアレイＣＡが有するそれぞれのメモリセルに格納するためのデータを送信する機能を有する。
【０１７９】  回路ＷＬＤは、配線ＷＬ［１］と、配線ＷＬ［２］と、に電気的に接続されている。回路ＷＬＤは、メモリセルアレイＣＡが有するメモリセルにデータを書き込む際に、データの書き込み先となるメモリセルを選択する機能を有する。
【０１８０】  回路ＣＬＤは、配線ＣＬ［１］と、配線ＣＬ［２］と、に電気的に接続されている。回路ＣＬＤは、メモリセルアレイＣＡが有するそれぞれのメモリセルの容量素子Ｃの第２端子に対して、電位を印加する機能を有する。
【０１８１】  回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬと、配線ＯＥと、に電気的に接続されている。回路ＯＦＳＴは、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流量、及び／又は配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流の変化量を計測する機能を有する。加えて、回路ＯＦＳＴは、当該計測の結果を配線ＯＥに出力する機能を有する。なお、回路ＯＦＳＴは、当該計測の結果をそのまま電流として配線ＯＥに出力する構成としてもよいし、当該計測の結果を電圧に変換して、配線ＯＥに出力する構成としてもよい。なお、図９では、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩαと記している。
【０１８２】  例えば、回路ＯＦＳＴは、図１０に示す構成とすることができる。図１０において、回路ＯＦＳＴは、トランジスタＴｒ２１と、トランジスタＴｒ２２と、トランジスタＴｒ２３と、容量素子Ｃ２と、抵抗素子Ｒと、を有する。
【０１８３】  容量素子Ｃ２の第１端子は、配線ＢＬと電気的に接続され、抵抗素子Ｒの第１端子は、配線ＢＬと電気的に接続されている。容量素子Ｃ２の第２端子は、トランジスタＴｒ２１の第１端子と電気的に接続され、トランジスタＴｒ２１の第１端子は、トランジスタＴｒ２２のゲートと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２２の第１端子は、トランジスタＴｒ２３の第１端子と電気的に接続され、トランジスタＴｒ２３の第１端子は、配線ＯＥと電気的に接続されている。なお、容量素子Ｃ２の第１端子と、抵抗素子Ｒの第１端子と、の電気的接続点をノードＮａとし、容量素子Ｃ２の第２端子と、トランジスタＴｒ２１の第１端子と、トランジスタＴｒ２２のゲートと、の電気的接続点をノードＮｂとする。
【０１８４】  抵抗素子Ｒの第２端子は、配線ＶｒｅｆＬと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２１の第２端子は、配線ＶａＬと電気的に接続され、トランジスタＴｒ２１のゲートは、配線ＲＳＴと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２２の第２端子は、配線ＶＤＤＬと電気的に接続されている。トランジスタＴｒ２３の第２端子は、配線ＶＳＳＬと電気的に接続され、トランジスタＴｒ２３のゲートは、配線ＶｂＬと電気的に接続されている。
【０１８５】  配線ＶｒｅｆＬは、電位Ｖｒｅｆを与える配線であり、配線ＶａＬは、電位Ｖａを与える配線であり、配線ＶｂＬは、電位Ｖｂを与える配線である。配線ＶＤＤＬは、電位ＶＤＤを与える配線であり、配線ＶＳＳＬは、電位ＶＳＳを与える配線である。特に、ここでの回路ＯＦＳＴの構成例では、電位ＶＤＤを高レベル電位とし、電位ＶＳＳを低レベル電位としている。配線ＲＳＴは、トランジスタＴｒ２１の導通状態、非導通状態を切り替えるための電位を与える配線である。
【０１８６】  図１０に示す回路ＯＦＳＴより、トランジスタＴｒ２２と、トランジスタＴｒ２３と、配線ＶＤＤＬと、配線ＶＳＳＬと、配線ＶｂＬと、によって、ソースフォロワ回路が構成されている。
【０１８７】  図１０に示す回路ＯＦＳＴより、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、によって、ノードＮａには、配線ＢＬから流れてくる電流、及び抵抗素子Ｒの抵抗に応じた電位が与えられる。
【０１８８】  図１０に示す回路ＯＦＳＴの動作例について説明する。配線ＢＬから１回目の電流（以後、第１電流と呼称する。）が流れたとき、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、により、ノードＮａに第１電流と抵抗素子Ｒの抵抗とに応じた電位が与えられる。また、このとき、トランジスタＴｒ２１を導通状態として、ノードＮｂに電位Ｖａを与える。その後、トランジスタＴｒ２１を非導通状態とする。
【０１８９】  次に、配線ＢＬから２回目の電流（以後、第２電流と呼称する。）が流れたとき、第１電流が流れたときと同様に、抵抗素子Ｒと、配線ＶｒｅｆＬと、により、ノードＮａに第２電流と抵抗素子Ｒの抵抗とに応じた電位が与えられる。このとき、ノードＮｂはフローティング状態となっているので、ノードＮａの電位が変化したことで、容量結合によって、ノードＮｂの電位も変化する。ノードＮａの電位の変化をΔＶＮａとし、容量結合係数を１としたとき、ノードＮｂの電位はＶａ＋ΔＶＮａとなる。トランジスタＴｒ２２のしきい値電圧をＶｔｈとしたとき、配線ＯＥから電位Ｖａ＋ΔＶＮａ−Ｖｔｈが出力される。ここで、電位Ｖａをしきい値電圧Ｖｔｈとすることで、配線ＯＥから電位ΔＶＮａを出力することができる。
【０１９０】  電位ΔＶＮａは、第１電流から第２電流への変化量と、抵抗素子Ｒと、電位Ｖｒｅｆと、に応じて定まる。抵抗素子Ｒと、電位Ｖｒｅｆと、は既知とすることができるため、図１０に示す回路ＯＦＳＴを用いることにより、電位ΔＶＮａから、配線ＢＬに流れる電流の変化量を求めることができる。
【０１９１】  活性化関数回路ＡＣＴＶは、配線ＯＥと、配線ＮＩＬと、に電気的に接続されている。活性化関数回路ＡＣＴＶには、配線ＯＥを介して、回路ＯＦＳＴで計測した電流の変化量の結果が入力される。活性化関数回路ＡＣＴＶは、当該結果に対して、あらかじめ定義された関数系に従った演算を行う回路である。当該関数系としては、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、これらの関数は、ニューラルネットワークにおける活性化関数として適用される。
【０１９２】＜積和演算回路の動作例＞
次に、積和演算回路ＭＡＣの動作例について説明する。
【０１９３】  図１１に積和演算回路ＭＡＣの動作例のタイミングチャートを示す。図１１のタイミングチャートは、時刻Ｔ０１乃至時刻Ｔ０９における、配線ＷＬ［１］、配線ＷＬ［２］、配線ＷＤ、配線ＷＤｒｅｆ、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、ノードＮＭｒｅｆ［２］、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］の電位の変動を示し、電流ＩＢ−Ｉα、及び電流ＩＢｒｅｆの大きさの変動を示している。特に、電流ＩＢ−Ｉαは、配線ＢＬから、メモリセルアレイＣＡのメモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］に流れる電流の総和を示している。
【０１９４】＜＜時刻Ｔ０１から時刻Ｔ０２まで＞＞
時刻Ｔ０１から時刻Ｔ０２までの間において、配線ＷＬ［１］に高レベル電位（図１１ではＨｉｇｈと表記している。）が印加され、配線ＷＬ［２］に低レベル電位（図１１ではＬｏｗと表記している。）が印加されている。加えて、配線ＷＤには接地電位（図１１ではＧＮＤと表記している。）よりもＶＰＲ−ＶＷ［１］大きい電位が印加され、配線ＷＤｒｅｆには接地電位よりもＶＰＲ大きい電位が印加されている。更に、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］にはそれぞれ基準電位（図１１ではＲＥＦＰと表記している。）が印加されている。
【０１９５】  なお、電位ＶＷ［１］は、第１データの一に対応する電位である。また、電位ＶＰＲは、参照データに対応する電位である。
【０１９６】  このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに高レベル電位が印加され、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、導通状態となり、ノードＮＭ［１］の電位は、ＶＰＲ−ＶＷ［１］となり、ノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、ＶＰＲとなる。
【０１９７】  配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［１］，０としたとき、ＩＡＭ［１］，０は次の式で表すことができる。
【０１９８】
【数２】
2019021099.tif 000004
【０１９９】  ｋは、トランジスタＴｒ１２のチャネル長、チャネル幅、移動度、及びゲート絶縁膜の容量などで決まる定数である。また、Ｖｔｈは、トランジスタＴｒ１２のしきい値電圧である。
【０２００】  配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］，０としたとき、同様に、ＩＡＭｒｅｆ［１］，０は次の式で表すことができる。
【０２０１】
【数３】
2019021099.tif 000005
【０２０２】  なお、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、非導通状態となる。このため、ノードＮＭ［２］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］への電位の保持は行われない。
【０２０３】＜＜時刻Ｔ０２から時刻Ｔ０３まで＞＞
時刻Ｔ０２から時刻Ｔ０３までの間において、配線ＷＬ［１］に低レベル電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに低レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は非導通状態となる。
【０２０４】  また、配線ＷＬ［２］には、時刻Ｔ０２以前から引き続き、低レベル電位が印加されている。このため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、時刻Ｔ０２以前から非導通状態となっている。よって、時刻Ｔ０２から時刻Ｔ０３までの間では、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］のそれぞれの電位が保持される。トランジスタＴｒ１１にＯＳトランジスタを適用することによって、トランジスタＴｒ１１の第１端子一第２端子間に流れるリーク電流を小さくすることができるため、それぞれのノードの電位を長時間保持することができる。配線ＷＤ、及び配線ＷＤｒｅｆには接地電位が印加されており、トランジスタＴｒ１１は、非導通状態となっているため、配線ＷＤ、及び配線ＷＤｒｅｆからの電位の印加によって、ノードに保持されている電位が書き換えられることは無い。
【０２０５】＜＜時刻Ｔ０３から時刻Ｔ０４まで＞＞
時刻Ｔ０３から時刻Ｔ０４までの間において、配線ＷＬ［１］に低レベル電位が印加され、配線ＷＬ［２］に高レベル電位が印加されている。加えて、配線ＷＤには接地電位よりもＶＰＲ−ＶＷ［２］大きい電位が印加され、配線ＷＤｒｅｆには接地電位よりもＶＰＲ大きい電位が印加されている。更に、時刻Ｔ０２以前から引き続き、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］には、それぞれ基準電位が印加されている。
【０２０６】  なお、電位ＶＷ［２］は、第１データの一に対応する電位である。
【０２０７】  このとき、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１のゲートに高レベル電位が印加されるため、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１１は、導通状態となり、ノードＮＭ［２］の電位は、ＶＰＲ−ＶＷ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［２］の電位は、ＶＰＲとなる。
【０２０８】  配線ＢＬからメモリセルＡＭ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［２］，０としたとき、ＩＡＭ［２］，０は次の式で表すことができる。
【０２０９】
【数４】
2019021099.tif 000006
【０２１０】  配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］，０としたとき、同様に、ＩＡＭｒｅｆ［２］，０は次の式で表すことができる。
【０２１１】
【数５】
2019021099.tif 000007
【０２１２】＜＜時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５まで＞＞
ここで、時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間における、配線ＢＬ及び配線ＢＬｒｅｆに流れる電流について説明する。
【０２１３】  配線ＢＬｒｅｆには、電流源回路ＣＳからの電流が供給される。加えて、配線ＢＬｒｅｆには、カレントミラー回路ＣＭ、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］によって電流が排出される。配線ＢＬｒｅｆにおいて、電流源回路ＣＳから供給される電流をＩＣｒｅｆとし、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，０としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０２１４】
【数６】
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【０２１５】  配線ＢＬにおいて、電流源回路ＣＳから供給される電流をＩＣ，０とし、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，０としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０２１６】
【数７】
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【０２１７】＜＜時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６まで＞＞
時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６までの間において、配線ＣＬ［１］に基準電位よりもＶＸ［１］高い電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、電位ＶＸ［１］が印加されるため、トランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。
【０２１８】  なお、電位Ｖｘ［１］は、第２データの一に対応する電位である。
【０２１９】  なお、トランジスタＴｒ１２のゲートの電位の増加分は、配線ＣＬ［１］の電位変化に、メモリセルの構成によって決まる容量結合係数を乗じた電位となる。該容量結合係数は、容量素子Ｃ１の容量、トランジスタＴｒ２のゲート容量、及び寄生容量によって算出される。本動作例では、説明の煩雑さを避けるため、配線ＣＬ［１］の電位の増加分もトランジスタＴｒ１２のゲートの電位の増加分も同じ値として説明する。これは、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］におけるそれぞれの容量結合係数を１としていることに相当する。
【０２２０】  容量結合係数を１としているため、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、電位ＶＸ［１］が印加されることによって、ノードＮＭ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、それぞれＶＸ［１］上昇する。
【０２２１】  ここで、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２の第２端子から第１端子に流れる電流を考える。配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［１］，１としたとき、ＩＡＭ［１］，１は次の式で表すことができる。
【０２２２】
【数８】
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【０２２３】  つまり、配線ＣＬ［１］に電位ＶＸ［１］を印加することによって、配線ＢＬからメモリセルＡＭ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流は、ＩＡＭ［１］，１−ＩＡＭ［１］，０（図１１では、ΔＩＡＭ［１］と表記する。）増加する。
【０２２４】  同様に、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［１］，１としたとき、ＩＡＭｒｅｆ［１］，１は次の式で表すことができる。
【０２２５】
【数９】
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【０２２６】  つまり、配線ＣＬ［１］に電位ＶＸ［１］を印加することによって、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流は、ＩＡＭｒｅｆ［１］，１−ＩＡＭｒｅｆ［１］，０（図１１では、ΔＩＡＭｒｅｆ［１］と表記する。）増加する。
【０２２７】  配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，１としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０２２８】
【数１０】
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【０２２９】  配線ＢＬにおいて、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，１としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０２３０】
【数１１】
2019021099.tif 000013
【０２３１】  時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，０と、時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，１と、の差をΔＩαとする。以後、ΔＩαを、積和演算回路ＭＡＣにおける、差分電流と呼称する。差分電流ΔＩαは、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ１０）を用いて、次の式のとおりに表すことができる。
【０２３２】
【数１２】
2019021099.tif 000014
【０２３３】＜＜時刻Ｔ０６から時刻Ｔ０７まで＞＞
時刻Ｔ０６から時刻Ｔ０７までの間において、配線ＣＬ［１］には接地電位が印加されている。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、接地電位が印加されるため、ノードＮＭ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［１］の電位は、それぞれ時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間の電位に戻る。
【０２３４】＜＜時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８まで＞＞
時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［１］に基準電位よりもＶＸ［１］高い電位が印加され、配線ＣＬ［２］に基準電位よりもＶＸ［２］高い電位が印加される。このとき、メモリセルＡＭ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［１］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に電位ＶＸ［１］が印加され、メモリセルＡＭ［２］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に電位ＶＸ［２］が印加される。このため、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれのトランジスタＴｒ１２のゲートの電位が上昇する。
【０２３５】  配線ＢＬからメモリセルＡＭ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭ［２］，１としたとき、ＩＡＭ［２］，１は次の式で表すことができる。
【０２３６】
【数１３】
2019021099.tif 000015
【０２３７】  同様に、配線ＢＬｒｅｆからメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のトランジスタＴｒ１２の第２端子を介して第１端子に流れる電流をＩＡＭｒｅｆ［２］，１としたとき、ＩＡＭｒｅｆ［２］，１は次の式で表すことができる。
【０２３８】
【数１４】
2019021099.tif 000016
【０２３９】  配線ＢＬｒｅｆにおいて、カレントミラー回路ＣＭによって排出される電流をＩＣＭ，２としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０２４０】
【数１５】
2019021099.tif 000017
【０２４１】  配線ＢＬにおいて、配線ＢＬから回路ＯＦＳＴに流れる電流をＩα，３としたとき、キルヒホッフの法則により次の式が成り立つ。
【０２４２】
【数１６】
2019021099.tif 000018
【０２４３】  時刻Ｔ０４から時刻Ｔ０５までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，０と、時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間における、配線ＢＬから配線ＯＦＳＴに流れる電流Ｉα，３と、の差となる差分電流ΔＩαは、式（Ｅ１）乃至式（Ｅ８）、式（Ｅ１２）乃至式（Ｅ１５）用いて、次の式のとおりに表すことができる。
【０２４４】
【数１７】
2019021099.tif 000019
【０２４５】  式（Ｅ１６）に示すとおり、回路ＯＦＳＴに入力される差分電流ΔＩαは、複数の第１データである電位Ｖｗと、複数の第２データである電位Ｖｘと、の積の和に応じた値となる。つまり、差分電流ΔＩαを回路ＯＦＳＴで計測することによって、第１データと第２データとの積和の値を求めることができる。
【０２４６】＜＜時刻Ｔ０８から時刻Ｔ０９まで＞＞
時刻Ｔ０８から時刻Ｔ０９までの間において、配線ＣＬ［１］、及び配線ＣＬ［２］には基準電位が印加されている。このとき、メモリセルＡＭ［１］、メモリセルＡＭ［２］、メモリセルＡＭｒｅｆ［１］、及びメモリセルＡＭｒｅｆ［２］のそれぞれの容量素子Ｃ１の第２端子に、基準電位が印加されるため、ノードＮＭ［１］、ノードＮＭ［２］、ノードＮＭｒｅｆ［１］、及びノードＮＭｒｅｆ［２］の電位は、それぞれ時刻Ｔ０６から時刻Ｔ０７までの間の電位に戻る。
【０２４７】  時刻Ｔ０５から時刻Ｔ０６までの間において、配線ＣＬ［１］にＶＷ［１］を印加し、時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［１］及び配線ＣＬ［２］にそれぞれＶｘ［１］、Ｖｘ［２］を印加したが、配線ＣＬ［１］及び配線ＣＬ［２］に印加する電位は、基準電位ＲＥＦＰよりも低くてもよい。配線ＣＬ［１］、及び／又は配線ＣＬ［２］に、基準電位ＲＥＦＰよりも低い電位を印加した場合、配線ＲＷ［１］、及び／又は配線ＣＬ［２］に接続されているメモリセルの保持ノードの電位を、容量結合によって低くすることができる。これにより、積和演算において、第１データと、負の値である第２データの一の積を行うことができる。例えば、時刻Ｔ０７から時刻Ｔ０８までの間において、配線ＣＬ［２］に、Ｖｘ［２］でなく−Ｖｘ［２］を印加した場合、差分電流ΔＩαは、次の式の通りに表すことができる。
【０２４８】
【数１８】
2019021099.tif 000020
【０２４９】  なお、本動作例では、２行２列のマトリクス状に配置されているメモリセルを有するメモリセルアレイＣＡについて扱ったが、１行、且つ２列以上のメモリセルアレイ、又は３行以上、且つ３列以上のメモリセルアレイについても同様に、積和演算を行うことができる。この場合の積和演算回路は、複数列のうち１列を、参照データ（電位ＶＰＲ）を保持するメモリセルとすることで、複数列のうち残りの列の数だけ積和演算処理を同時に実行することができる。つまり、メモリセルアレイの列の数を増やすことで、高速な積和演算処理を実現する演算回路を提供することができる。また、行数を増やすことによって、積和演算における、足し合わせる項数を増やすことができる。行数を増やした場合の、差分電流ΔＩαは、次の式で表すことができる。
【０２５０】
【数１９】
2019021099.tif 000021
【０２５１】  ところで、本実施の形態で述べた積和演算回路では、メモリセルＡＭの行数が前層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルＡＭの行数は、次層へ入力される前層のニューロンの出力信号の数に対応する。そして、メモリセルＡＭの列数が、次層のニューロンの数となる。換言すると、メモリセルＡＭの列数は、次層から出力されるニューロンの出力信号の数に対応する。つまり、前層、次層のそれぞれのニューロンの個数によって、積和演算回路のメモリセルアレイの行数、及び列数が定まるため、構成したいニューラルネットワークに応じて、メモリセルアレイの行数、及び列数を定めて、設計すればよい。
【０２５２】  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。
【０２５３】（実施の形態４）
本実施の形態には、本発明の一態様の蓄電システムに適用できる構成の一例を示す。
【０２５４】［円筒型二次電池］
円筒型の二次電池の例について図１４（Ａ）を参照して説明する。円筒型の二次電池４００は、図１４（Ａ）に示すように、上面に正極キャップ（電池蓋）４０１を有し、側面及び底面に電池缶（外装缶）４０２を有している。これら正極キャップ４０１と電池缶（外装缶）４０２とは、ガスケット（絶縁パッキン）４１０によって絶縁されている。
【０２５５】  円筒型の二次電池に用いる正極及び負極は捲回するため、集電体の両面に活物質を形成することが好ましい。正極４０４には正極端子（正極集電リード）４０３が接続され、負極４０６には負極端子（負極集電リード）４０７が接続される。正極端子４０３及び負極端子４０７は、ともにアルミニウムなどの金属材料を用いることができる。負極端子４０７は電池缶４０２の底に溶接される。正極端子４０３は導電板４１９に溶接され、防爆板４１２及びＰＴＣ（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）素子４１１を介して正極キャップ４０１と電気的に接続されている。ＰＴＣ素子４１１は温度が上昇した場合に抵抗が増大する熱感抵抗素子であり、抵抗の増大により電流量を制限して異常発熱を防止するものである。ＰＴＣ素子には、チタン酸バリウム（ＢａＴｉＯ３）系半導体セラミックス等を用いることができる。
【０２５６】  図１４（Ｂ）は蓄電システム４１５の一例を示す。蓄電システム４１５は複数の二次電池４００を有する。それぞれの二次電池の正極は、絶縁体４２５で分離された導電体４２４に接触し、電気的に接続されている。導電体４２４は配線４２３を介して、制御システム４２０に電気的に接続されている。また、それぞれの二次電池の負極は、配線４２６を介して制御システム４２０に電気的に接続されている。制御システム４２０として、先の実施の形態にて述べた制御システムを用いることができる。
【０２５７】  図１４（Ｃ）は、蓄電システム４１５の一例を示す。蓄電システム４１５は複数の二次電池４００を有し、複数の二次電池４００は、導電板４１３及び導電板４１４の間に挟まれている。複数の二次電池４００は、配線４１６により導電板４１３及び導電板４１４と電気的に接続される。複数の二次電池４００は、並列接続されていてもよいし、直列接続されていてもよいし、並列に接続された後さらに直列に接続されていてもよい。複数の二次電池４００を有する蓄電システム４１５を構成することで、大きな電力を取り出すことができる。
【０２５８】  複数の二次電池４００の間に温度制御装置を有していてもよい。二次電池４００が過熱されたときは、温度制御装置により冷却し、二次電池４００が冷えすぎているときは温度制御装置により加熱することができる。そのため蓄電システム４１５の性能が外気温に影響されにくくなる。
【０２５９】  また、図１４（Ｃ）において、蓄電システム４１５は制御システム４２０に配線４２１及び配線４２２を介して電気的に接続されている。制御システム４２０として、先の実施の形態にて述べた制御システムを用いることができる。配線４２１は導電板４１３を介して複数の二次電池４００の正極に、配線４２２は導電板４１４を介して複数の二次電池４００の負極に、それぞれ電気的に接続される。
【０２６０】［二次電池パック］
次に本発明の一態様の蓄電システムの例について、図１５を用いて説明する。
【０２６１】  図１５（Ａ）は、二次電池パック５３０の外観を示す図である。図１５（Ｂ）は二次電池パック５３０の構成を説明する図である。二次電池パック５３０は、回路基板５００と、二次電池５１３と、を有する。二次電池５１３には、ラベル５１０が貼られている。回路基板５００は、シール５１５により固定されている。また、二次電池パック５３０は、アンテナ５１４を有する。
【０２６２】  回路基板５００は制御システム５９０を有する。制御システム５９０は、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。例えば、図１５（Ｂ）に示すように、回路基板５００上に、制御システム５９０を有する。また、回路基板５００は、端子５１１と電気的に接続されている。また回路基板５００は、アンテナ５１４、二次電池５１３の正極リード及び負極リードの一方５５１、正極リード及び負極リードの他方５５２と電気的に接続される。
【０２６３】  あるいは、図１５（Ｃ）に示すように、回路基板５００上に設けられる回路システム５９０ａと、端子５１１を介して回路基板５００に電気的に接続される回路システム５９０ｂと、を有してもよい。例えば、本発明の一態様の制御システムの一部分が回路システム５９０ａに、他の一部分が回路システム５９０ｂに、それぞれ設けられる。より具体的には例えば、先の実施の形態に示す保護回路１３７が回路システム５９０ａに、先の実施の形態に示す回路１７１、回路１７２、制御回路１３４、及びメモリ１３２が回路システム５９０ｂに、それぞれ設けられる。
【０２６４】  なお、アンテナ５１４はコイル状に限定されず、例えば線状、板状であってもよい。また、平面アンテナ、開口面アンテナ、進行波アンテナ、ＥＨアンテナ、磁界アンテナ、誘電体アンテナ等のアンテナを用いてもよい。又は、アンテナ９１４は、平板状の導体でもよい。この平板状の導体は、電界結合用の導体の一つとして機能することができる。つまり、コンデンサの有する２つの導体のうちの一つの導体として、アンテナ９１４を機能させてもよい。これにより、電磁界、磁界だけでなく、電界で電力のやり取りを行うこともできる。
【０２６５】  二次電池パック５３０は、アンテナ５１４と、二次電池５１３との間に層５１６を有する。層５１６は、例えば二次電池５１３による電磁界を遮蔽することができる機能を有する。層５１６としては、例えば磁性体を用いることができる。
【０２６６】  二次電池５１３は、図１５（Ｃ）に示すような捲回された電池素子５９３を有する。電池素子５９３は、負極５９４と、正極５９５と、セパレータ５９６と、を有する。電池素子５９３は、セパレータ５９６を挟んで負極５９４と、正極５９５とが重なり合って積層され、該積層シートを捲回したものである。
【０２６７】  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。
【０２６８】（実施の形態５）
本実施の形態では、車両に本発明の一態様である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。
【０２６９】  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。
【０２７０】  図１６において、本発明の一態様である蓄電システムを用いた車両を例示する。図１６（Ａ）に示す自動車８４００は、走行のための動力源として電気モーター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ー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。本発明の一態様を用いることで、航続距離の長い車両を実現することができる。自動車８４００は蓄電システムを有する。蓄電システムは電気モーター８４０６を駆動するだけでなく、ヘッドライト８４０１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。
【０２７１】  また、蓄電システムは、自動車８４００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８４００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。
【０２７２】  図１６（Ｂ）に示す自動車８５００は、自動車８５００が有する蓄電システム８０２４にプラグイン方式や非接触給電方式等により外部の充電設備から電力供給を受けて、充電することができる。図１６（Ｂ）に、地上設置型の充電装置８０２１から自動車８５００に搭載された蓄電システム８０２４に、ケーブル８０２２を介して充電を行っている状態を示す。充電に際しては、充電方法やコネクターの規格等はＣＨＡｄｅＭＯ（登録商標）やコンボ等の所定の方式で適宜行えばよい。充電装置８０２１は、商用施設に設けられた充電ステーションでもよく、また家庭の電源であってもよい。例えば、プラグイン技術によって、外部からの電力供給により自動車８５００に搭載された蓄電システム８０２４を充電することができる。充電は、ＡＣＤＣコンバータ等の変換装置を介して、交流電力を直流電力に変換して行うことができる。
【０２７３】  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、停車時や走行時に蓄電システム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。
【０２７４】  また、図１６（Ｃ）は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた二輪車の一例である。図１６（Ｃ）に示すスクータ８６００は、蓄電システム８６０２、サイドミラー８６０１、方向指示灯８６０３を備える。蓄電システム８６０２は、方向指示灯８６０３に電気を供給することができる。
【０２７５】  また、図１６（Ｃ）に示すスクータ８６００は、座席下収納８６０４に、蓄電システム８６０２を収納することができる。蓄電システム８６０２は、座席下収納８６０４が小型であっても、座席下収納８６０４に収納することができる。
【０２７６】  また、図１７（Ａ）は、本発明の一態様の蓄電システムを用いた電動自転車の一例である。図１７（Ａ）に示す電動自転車８７００に、本発明の一態様の蓄電システムを適用することができる。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、複数の蓄電池と、保護回路と、ニューラルネットワークと、を有する。
【０２７７】  電動自転車８７００は、蓄電システム８７０２を備える。蓄電システム８７０２は、運転者をアシストするモーターに電気を供給することができる。また、蓄電システム８７０２は、持ち運びができ、図１７（Ｂ）に自転車から取り外した状態を示している。また、蓄電システム８７０２は、本発明の一態様の蓄電システムが有する蓄電池８７０１が複数内蔵されており、そのバッテリー残量などを表示部８７０３で表示できるようにしている。また蓄電システム８７０２は、本発明の一態様の制御システム８７０４を有する。制御システム８７０４は、蓄電池８７０１の正極及び負極と電気的に接続されている。制御システム８７０４として、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。
【０２７８】  図１６（Ａ）に示す自動車８４００に搭載される蓄電システムが有する蓄電池について、図１８（Ａ）を用いて、より詳細に説明する。自動車８４００は複数の二次電池を有することが好ましい。二次電池の保護回路として、寿命推定部を組み込んだＩＣを実装させれば、二次電池の制御のためのニューラルネットワーク処理を行うことができる。１０００個以上の二次電池を用いる自動車８４００であっても二次電池の制御のためのニューラルネットワーク処理を効率よく行うことができる。二次電池は、車内の床部分に対して、小型の円筒型の二次電池を多く並べて使用すればよい。また、ラミネート型の二次電池を複数組み合わせた電池パックを車内の床部分に対して設置してもよい。また、自動車８４００の天井部分に光電変換素子８４０５を有してもよい。光電変換素子８４０５に照射された光を光電変換して、電池パック８４０２に貯蔵できる。また自動車８４００はセンサ８４０７を有する。センサ８４０７は自動車８４００の外部の空気の温度を測定する機能を有する。自動車８４００の外部の空気の温度を本明細書等では、外気温と呼ぶ場合がある。またセンサ８４０７は外気温センサと呼ばれる場合がある。
【０２７９】  図１６、図１７（Ａ）及び図１８（Ａ）に示す車両はナビゲーションシステムを搭載することができる。該ナビゲーションシステムは、先の実施の形態に述べた制御システムを有することが好ましい。図１８（Ｂ）は、自動車８４００の内装を示す。ナビゲーションシステムは表示部８４１１及びマイクを有する。また、表示部８４１１はタッチセンサを有することが好ましい。ナビゲーションの使用者は、表示部８４１１のタッチセンサへの入力、及びマイクへの音声入力を用いて、情報を入力することができる。フロントガラス８４０４及びサイドミラー８４０３はそれぞれ、表示部を有してもよい。ナビゲーションシステム８４１１は、表示部８４０７、フロントガラス８４０４の表示部、及びサイドミラー８４０３の表示部のうち、一以上に情報を表示することができる。
【０２８０】  ナビゲーションシステムとして携帯電話機８４１２を用いる例を図１８（Ｃ）に示す。携帯電話機８４１２の表示部８４１３の拡大図を図１８（Ｄ）に示す。
【０２８１】  図１９を用いて、車両に搭載されたナビゲーションシステムの動作例を説明する。
【０２８２】  ステップＳ３００において、処理を開始する。
【０２８３】  ステップＳ３０１において、ナビゲーションシステムの使用者が、ナビゲーションシステムに目的地情報を入力する。
【０２８４】  ステップＳ３０２において、ナビゲーションシステムは、目的地までの放電出力の平均値や積算値、最大値などを算出する。また、蓄電池の残容量（ＲＣ）とインピーダンスＺを取得する。インピーダンスＺの測定には時間を要する場合がある。また、外部の測定機器を電気的に接続して、インピーダンスＺが測定される場合がある。よって、インピーダンスＺはあらかじめ取得された値を用いることが好ましい。例えば、測定されたインピーダンスＺの値のうち、１週間以内に測定された値、あるいは１ヶ月以内に測定された値、あるいは３か月以内に測定された値を用いる。
【０２８５】  ステップＳ３０３において、ナビゲーションシステムは、外気温Ｔｏ、残容量（ＲＣ）及びインピーダンスＺに基づき、放電出力Ｐ（ｘ）に対応する放電可能容量Ｃ（ｘ）を推定する。例えば任意の放電出力Ｐ（１）乃至Ｐ（ｎ）（ここでｎは２以上の整数）に対応する放電可能容量Ｃ（１）乃至Ｃ（ｎ）を推定する。ここで放電出力Ｐは必ずしも一定の値ではなく、走行する経路においてその値が変化する。
【０２８６】  ステップＳ３０４において、ナビゲーションシステムは、ステップＳ３０３において算出された放電可能容量Ｃ（ｘ）を用いて、走行可能距離Ｌ（ｘ）を推定する。
【０２８７】  ステップＳ３０５では、目的地に達した後、充電スポットに辿り着くことが可能か、の見積もりを行う。具体的には、現在地からの経路の長さがＬ（ｘ）より短く、かつ、現在地からの経路の途中に目的地が含まれる充電スポットを捜索する。条件に該当する充電スポット（充電スポットＥ（ａ）と呼ぶ）が見つかった場合には、ステップＳ３０６へ進み、見つからなかった場合には、ステップＳ３１１へ進む。ステップＳ３１１は、図２０に示すステップＳ３１２へ結合する結合子ｄである。
【０２８８】  ステップＳ３０６において、ナビゲーションシステムは、目的地への案内を開始する。あるいは、ナビゲーションシステムにより、目的地へ到達するための車両の走行の制御を開始してもよい。
【０２８９】  ステップＳ３０９により、処理を終了する。なお、車両は目的地到達後、充電スポットＥ（ａ）に立ち寄り、蓄電池の充電を行うことが好ましい。
【０２９０】  次に、図２０を用いて、車両に搭載されたナビゲーションシステムの動作例を説明する。
【０２９１】  ステップ３１１は、図１９に示すステップＳ３０５から結合する結合子ｄであり、ステップＳ３１２へと進む。
【０２９２】  ステップＳ３１２において、ナビゲーションシステムは、現在地から目的地までの経路内に位置する充電スポットを捜索し、経路内に充電スポットが見つかった場合にはステップＳ３１３へ、見つからなかった場合にはステップＳ３２１へ進む。
【０２９３】  ステップＳ３１３において、ナビゲーションシステムは、現在地から目的地までの経路内に位置するＥ（ｙ）のそれぞれについて、位置情報を取得する。例えば充電スポットＥ（１）乃至Ｅ（ｍ）（ここでｍは１以上の整数）の位置情報を取得する。
【０２９４】  ステップＳ３１４において、現在地から充電スポットＥ（ｙ）までの経路長Ｌ（ｙ）を算出する。
【０２９５】  ステップＳ３１５において、Ｌ（ｙ）＜Ｌ（ｘ）を満たすＥ（ｙ）とＰ（ｘ）の組み合わせがある場合にはステップＳ３１６に、無い場合にはステップＳ２１に進む。
【０２９６】  ステップＳ３１６において、ナビゲーションシステムはＬ（ｙ）＜Ｌ（ｘ）を満たすＥ（ｙ）とＰ（ｘ）の組み合わせを表示する。ここでＰ（ｘ）の数値を表示してもよいし、Ｐ（ｘ）に対応する名称を付けて、該名称を表示してもよい。例えば、出力の高い「高出力モード」、出力の低い「節電モード」、等の名称を表示する。
【０２９７】  なお、ステップＳ３２１に進む場合には、ステップＳ３２１において、ナビゲーションシステムは、使用者に対して、目的地の変更を求めるメッセージを表示部に表示する。次に、ステップＳ３２２に進む。ステップＳ３２２は、図１９のステップＳ３０１へ結合する結合子ｅであり、ステップＳ３０１により、使用者は目的地を再選択する。
【０２９８】  次に、ステップＳ３１７において、Ｅ（ｙ）とＰ（ｘ）の組み合わせが複数ある場合には、使用者は表示部に表示されたＥ（ｙ）とＰ（ｘ）の複数の組み合わせのうち、一を選択する。
【０２９９】  ステップＳ３１８において、ナビゲーションシステムはステップＳ３１３において選択されたＥ（ｙ）とＰ（ｘ）の組み合わせに基づき、案内を開始する。あるいは、ナビゲーションシステムにより、目的地へ到達するための車両の走行の制御を開始してもよい。
【０３００】  ステップＳ３１９において、処理を終了する。
【０３０１】  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。
【０３０２】（実施の形態６）
本実施の形態では、先の実施の形態で示した蓄電システムを電子機器に実装する例を説明する。
【０３０３】  次に、図２１（Ａ）及び図２１（Ｂ）に、２つ折り可能なタブレット型端末の一例を示す。図２１（Ａ）及び図２１（Ｂ）に示すタブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａ、筐体９６３０ｂ、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂを接続する可動部９６４０、表示部９６３１、表示モード切り替えスイッチ９６２６、電源スイッチ９６２７、省電力モード切り替えスイッチ９６２５、留め具９６２９、操作スイッチ９６２８、を有する。表示部９６３１には、可撓性を有するパネルを用いることで、より広い表示部を有するタブレット端末とすることができる。図２１（Ａ）は、タブレット型端末９６００を開いた状態を示し、図２１（Ｂ）は、タブレット型端末９６００を閉じた状態を示している。
【０３０４】  また、タブレット型端末９６００は、筐体９６３０ａ及び筐体９６３０ｂの内部に蓄電体９６３５を有する。蓄電体９６３５は、可動部９６４０を通り、筐体９６３０ａと筐体９６３０ｂに渡って設けられている。
【０３０５】  表示部９６３１は、一部をタッチパネルの領域とすることができ、表示された操作キーにふれることでデータ入力をすることができる。また、タッチパネルのキーボード表示切り替えボタンが表示されている位置に指やスタイラスなどでふれることで表示部９６３１にキーボードボタン表示することができる。
【０３０６】  また、表示モード切り替えスイッチ９６２６は、縦表示又は横表示などの表示の向きを切り替え、白黒表示やカラー表示の切り替えなどを選択できる。省電力モード切り替えスイッチ９６２５は、タブレット型端末９６００に内蔵している光センサで検出される使用時の外光の光量に応じて表示の輝度を最適なものとすることができる。タブレット型端末は光センサだけでなく、ジャイロ、加速度センサ等の傾きを検出するセンサなどの他の検出装置を内蔵させてもよい。
【０３０７】  図２１（Ｂ）は、閉じた状態であり、タブレット型端末は、筐体９６３０、太陽電池９６３３、及び本発明の一態様の蓄電システムを有する。蓄電システムは、制御システム９６３４と、蓄電体９６３５と、を有する。制御システム９６３４は、保護回路９６３９と、ＤＣＤＣコンバータ９６３６を含む充放電制御回路９６３８と、を有する。制御システム９６３４については、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。充放電制御回路９６３８は例えば、先の実施の形態に示す制御回路１３４を有する。
【０３０８】  なお、タブレット型端末９６００は２つ折り可能なため、未使用時に筐体９６３０ａ及び筐体９６３０ｂを重ね合せるように折りたたむことができる。折りたたむことにより、表示部９６３１を保護できるため、タブレット型端末９６００の耐久性を高めることができる。
【０３０９】  また、この他にも図２１（Ａ）及び図２１（Ｂ）に示したタブレット型端末は、様々な情報（静止画、動画、テキスト画像など）を表示する機能、カレンダー、日付又は時刻などを表示部に表示する機能、表示部に表示した情報をタッチ入力操作又は編集するタッチ入力機能、様々なソフトウェア（プログラム）によって処理を制御する機能、等を有することができる。
【０３１０】  タブレット型端末の表面に装着された太陽電池９６３３によって、電力をタッチパネル、表示部、又は映像信号処理部等に供給することができる。なお、太陽電池９６３３は、筐体９６３０の片面又は両面に設けることができ、蓄電体９６３５の充電を効率的に行う構成とすることができる。
【０３１１】  また、図２１（Ｂ）に示す制御システム９６３４の構成、及び動作について図２１（Ｃ）にブロック図を示し説明する。図２１（Ｃ）には、太陽電池９６３３、蓄電体９６３５、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３、表示部９６３１について示しており、ＤＣＤＣコンバータ９６３６、コンバータ９６３７、スイッチＳＷ１乃至ＳＷ３が、図２１（Ｂ）に示す充放電制御回路９６３８に対応し、充放電制御回路９６３８及び保護回路９６３９が制御回路９６３４に対応する箇所となる。
【０３１２】  まず、外光により太陽電池９６３３により発電がされる場合の動作の例について説明する。太陽電池で発電した電力は、蓄電体９６３５を充電するための電圧となるようＤＣＤＣコンバータ９６３６で昇圧又は降圧がなされる。そして、表示部９６３１の動作に太陽電池９６３３からの電力が用いられる際にはスイッチＳＷ１をオンにし、コンバータ９６３７で表示部９６３１に必要な電圧に昇圧又は降圧をすることとなる。また、表示部９６３１での表示を行わない際には、ＳＷ１をオフにし、ＳＷ２をオンにして蓄電体９６３５の充電を行う構成とすればよい。
【０３１３】  なお、太陽電池９６３３については、発電手段の一例として示したが、特に限定されず、圧電素子（ピエゾ素子）や熱電変換素子（ペルティエ素子）などの他の発電手段による蓄電体９６３５の充電を行う構成であってもよい。例えば、無線（非接触）で電力を送受信して充電する無接点電力伝送モジュールや、また、他の充電手段を組み合わせて行う構成としてもよい。
【０３１４】  図２２に、他の電子機器の例を示す。図２２において、表示装置８０００は、本発明の一態様の蓄電システムを実装する電子機器の一例である。具体的に、表示装置８０００は、ＴＶ放送受信用の表示装置に相当し、筐体８００１、表示部８００２、スピーカ部８００３、二次電池８００４等を有する。本発明の一態様に係る検出システムは、筐体８００１の内部に設けられている。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、二次電池８００４に蓄積された電力を用いることもできる。
【０３１５】  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。
【０３１６】  また、音声入力デバイス８００５も二次電池を用いる。音声入力デバイス８００５は、先の実施の形態に示す蓄電システムを有する。音声入力デバイス８００５は、無線通信素子の他、マイクを含むセンサ（光学センサ、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、照度センサ、モーションセンサなど）を複数有し、使用者の命令する言葉によって他のデバイス、例えば表示装置８０００の電源操作、照明装置８１００の光量調節などを行うことができる。音声入力デバイス８００５は音声で周辺機器の操作が行え、手動リモコンの代わりとなる。
【０３１７】  また、音声入力デバイス８００５は、車輪や機械式移動手段を有しており、使用者の発声が聞こえる方向に移動し、内蔵されているマイクで正確に命令を聞き取るとともに、その内容を表示部８００８に表示する、または表示部８００８のタッチ入力操作が行える構成としている。
【０３１８】  また、音声入力デバイス８００５は、スマートフォンなどの携帯情報端末８００９の充電ドックとしても機能させることができる。携帯情報端末８００９と音声入力デバイス８００５は、有線または無線で電力の授受を可能としている。携帯情報端末８００９は、室内においては、特に持ち運ぶ必要がなく、必要な容量を確保しつつ、二次電池に負荷がかかり劣化することを回避したいため、音声入力デバイス８００５によって二次電池の管理、メンテナンスなどを行えることが望ましい。また、音声入力デバイス８００５はスピーカ８００７及びマイクを有しているため、携帯情報端末８００９が充電中であってもハンズフリーで会話することもできる。また、音声入力デバイス８００５の二次電池の容量が低下すれば、矢印の方向に移動し、外部電源と接続された充電モジュール８０１０から無線充電によって充電を行えばよい。
【０３１９】  また、音声入力デバイス８００５を台に載せてもよい。また、音声入力デバイス８００５を車輪や機械式移動手段を設けて所望の位置に移動させてもよく、或いは台や車輪を設けず、音声入力デバイス８００５を所望の位置、例えば床の上などに固定してもよい。
【０３２０】  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。
【０３２１】  図２２において、据え付け型の照明装置８１００は、充電を制御するマイクロプロセッサ（ＡＰＳを含む）で制御される二次電池８１０３を用いた電子機器の一例である。具体的に、照明装置８１００は、筐体８１０１、光源８１０２、二次電池８１０３等を有する。図２２では、二次電池８１０３が、筐体８１０１及び光源８１０２が据え付けられた天井８１０４の内部に設けられている場合を例示しているが、二次電池８１０３は、筐体８１０１の内部に設けられていても良い。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、二次電池８１０３に蓄積された電力を用いることもできる。
【０３２２】  なお、図２２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、二次電池８１０３は、天井８１０４以外、例えば側壁８１０５、床８１０６、窓８１０７等に設けられた据え付け型の照明装置に用いることもできるし、卓上型の照明装置などに用いることもできる。
【０３２３】  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。
【０３２４】  図２２において、室内機８２００及び室外機８２０４を有するエアコンディショナーは、二次電池８２０３を用いた電子機器の一例である。具体的に、室内機８２００は、筐体８２０１、送風口８２０２、二次電池８２０３等を有する。図２２では、二次電池８２０３が、室内機８２００に設けられている場合を例示しているが、二次電池８２０３は室外機８２０４に設けられていても良い。或いは、室内機８２００と室外機８２０４の両方に、二次電池８２０３が設けられていても良い。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、二次電池８２０３に蓄積された電力を用いることもできる。
【０３２５】  図２２において、電気冷凍冷蔵庫８３００は、二次電池８３０４を用いた電子機器の一例である。具体的に、電気冷凍冷蔵庫８３００は、筐体８３０１、冷蔵室用扉８３０２、冷凍室用扉８３０３、二次電池８３０４等を有する。図２２では、二次電池８３０４が、筐体８３０１の内部に設けられている。電気冷凍冷蔵庫８３００は、商用電源から電力の供給を受けることもできるし、二次電池８３０４に蓄積された電力を用いることもできる。
【０３２６】  また、電子機器が使用されない時間帯、特に、商用電源の供給元が供給可能な総電力量のうち、実際に使用される電力量の割合（電力使用率と呼ぶ）が低い時間帯において、二次電池に電力を蓄えておくことで、上記時間帯以外において電力使用率が高まるのを抑えることができる。例えば、電気冷凍冷蔵庫８３００の場合、気温が低く、冷蔵室用扉８３０２、冷凍室用扉８３０３の開閉が行われない夜間において、二次電池８３０４に電力を蓄える。そして、気温が高くなり、冷蔵室用扉８３０２、冷凍室用扉８３０３の開閉が行われる昼間において、二次電池８３０４を補助電源として用いることで、昼間の電力使用率を低く抑えることができる。
【０３２７】  上述の電子機器の他、二次電池はあらゆる電子機器に搭載することができる。本発明の一態様により、二次電池のサイクル特性が良好となる。そのため、本発明の一態様である充電を制御するマイクロプロセッサ（ＡＰＳを含む）を本実施の形態で説明した電子機器に搭載することで、より長寿命の電子機器とすることができる。本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することが可能である。
【０３２８】  本発明の一態様の蓄電システムを電子機器に実装する例を図２３（Ａ）乃至（Ｅ）に示す。本発明の一態様の蓄電システムを適用した電子機器として、例えば、テレビジョン装置（テレビ、又はテレビジョン受信機ともいう）、コンピュータ用などのモニタ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルフォトフレーム、携帯電話機（携帯電話、携帯電話装置ともいう）、携帯型ゲーム機、携帯情報端末、音響再生装置、パチンコ機などの大型ゲーム機などが挙げられる。
【０３２９】  図２３（Ａ）は、携帯電話機の一例を示している。携帯電話機７４００は、筐体７４０１に組み込まれた表示部７４０２の他、操作ボタン７４０３、外部接続ポート７４０４、スピーカ７４０５、マイク７４０６などを備えている。なお、携帯電話機７４００は、本発明の一態様の蓄電システムを有する。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、蓄電池７４０７と、先の実施の形態に示す制御システムと、を有し、該制御システムは例えば保護回路、制御回路、ニューラルネットワーク、等を有することが好ましい。
【０３３０】  図２３（Ｂ）は、携帯電話機７４００を湾曲させた状態を示している。携帯電話機７４００を外部の力により変形させて全体を湾曲させると、その内部に設けられている蓄電池７４０７も湾曲される場合がある。このような場合には、蓄電池７４０７として、可撓性を有する蓄電池を用いることが好ましい。可撓性を有する蓄電池の曲げられた状態を図２３（Ｃ）に示す。蓄電池には制御システム７４０８が電気的に接続されている。制御システム７４０８として、先の実施の形態に示す制御システムを用いることができる。
【０３３１】  また、フレキシブルな形状を備える蓄電池を、家屋やビルの内壁または外壁や、自動車の内装または外装の曲面に沿って組み込むことも可能である。
【０３３２】  図２３（Ｄ）は、バングル型の表示装置の一例を示している。携帯表示装置７１００は、筐体７１０１、表示部７１０２、操作ボタン７１０３、及び本発明の一態様の蓄電システムを有する。本発明の一態様の蓄電システムは例えば、蓄電池７１０４と、先の実施の形態に示す制御システムと、を有し、該制御システムは例えば保護回路、制御回路、ニューラルネットワーク、等を有することが好ましい。
【０３３３】  図２３（Ｅ）は、腕時計型の携帯情報端末の一例を示している。携帯情報端末７２００は、筐体７２０１、表示部７２０２、バンド７２０３、バックル７２０４、操作ボタン７２０５、入出力端子７２０６などを備える。
【０３３４】  携帯情報端末７２００は、移動電話、電子メール、文章閲覧及び作成、音楽再生、インターネット通信、コンピュータゲームなどの種々のアプリケーションを実行することができる。
【０３３５】  表示部７２０２はその表示面が湾曲して設けられ、湾曲した表示面に沿って表示を行うことができる。また、表示部７２０２はタッチセンサを備え、指やスタイラスなどで画面に触れることで操作することができる。例えば、表示部７２０２に表示されたアイコン７２０７に触れることで、アプリケーションを起動することができる。
【０３３６】  操作ボタン７２０５は、時刻設定のほか、電源のオン、オフ動作、無線通信のオン、オフ動作、マナーモードの実行及び解除、省電力モードの実行及び解除など、様々な機能を持たせることができる。例えば、携帯情報端末７２００に組み込まれたオベレーティングシステムにより、操作ボタン７２０５の機能を自由に設定することもできる。
【０３３７】  また、携帯情報端末７２００は、通信規格された近距離無線通信を実行することが可能である。例えば無線通信可能なヘッドセットと相互通信することによって、ハンズフリーで通話することもできる。
【０３３８】  また、携帯情報端末７２００は入出力端子７２０６を備え、他の情報端末とコネクターを介して直接データのやりとりを行うことができる。また入出力端子７２０６を介して充電を行うこともできる。なお、充電動作は入出力端子７２０６を介さずに無線給電により行ってもよい。
【０３３９】  携帯情報端末７２００は、本発明の一態様の蓄電システムを有する。該蓄電システムは、蓄電池と、先の実施の形態に示す制御システムと、を有し、該制御システムは例えば保護回路、制御回路、ニューラルネットワーク、等を有することが好ましい。
【０３４０】  携帯情報端末７２００はセンサを有することが好ましい。センサとして例えば、指紋センサ、脈拍センサ、体温センサ等の人体センサや、タッチセンサ、加圧センサ、加速度センサ、等が搭載されることが好ましい。
【０３４１】  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。
【符号の説明】
【０３４２】ＡＣＴＶ：回路、ＢＬ：配線、ＢＬｒｅｆ：配線、Ｃ＿１：容量素子、Ｃ＿ｈ：容量素子、Ｃ＿ｎ：容量素子、Ｃ１：容量素子、Ｃ２：容量素子、ＣＬ：畳み込み層、ＣＬ［１］：配線、ＣＬ［２］：配線、ＣＬＤ  回路、ＣＭ：カレントミラー回路、ＣＳ：電流源回路、ＨＬ：隠れ層、ＨＮ：ニューロン回路、ＨＳ：隠れシナプス回路、ＩＥ：配線、ＩＥｒｅｆ：配線、ＩＬ：入力層、ＭＡＣ：積和演算回路、ＮＣ：ニューロン回路、ＯＦＳＴ：回路、ＯＥ：配線、ＯＬ：出力層、ＯＮ：ニューロン回路、ＯＳ：シナプス回路、Ｒ＿１：抵抗、Ｒ＿ｈ：抵抗、Ｒ＿ｎ：抵抗、Ｒｏ：抵抗、ＲＳＴ：配線、ＲＷ：配線、ＳＣ：シナプス回路、ＳＷ１：スイッチ、ＳＷ２：スイッチ、ＳＷ３：スイッチ、Ｔｒ２：トランジスタ、Ｔｒ１１：トランジスタ、Ｔｒ１２：トランジスタ、Ｔｒ２１：トランジスタ、Ｔｒ２２：トランジスタ、Ｔｒ２３：トランジスタ、ＶａＬ：配線、ＶｂＬ：配線、ＶＤＤＬ：配線、ＶｒｅｆＬ：配線、ＶＳＳＬ配線、ＶＲ：配線、Ｗ＿１：抵抗、ＷＤ：配線、ＷＤｒｅｆ：配線、ＷＬ：配線、ＷＤＤ：回路、ＷＬＤ：回路、１３０：蓄電システム、１３１：制御システム、１３１＿ｊ：制御システム、１３２：メモリ、１３４：制御回路、１３５：蓄電池、１３５＿１：蓄電池、１３５＿ｋ：蓄電池、１３５＿ｎ：蓄電池、１３６：電池群、１３６＿ｊ：電池群、１３７：保護回路、１４７：トランジスタ、１４８：トランジスタ、１７１：回路、１７２：回路、１７４：サーミスタ、１７６：ヒューズ、４００：二次電池、４０１：正極キャップ、４０２：電池缶、４０３：正極端子、４０４：正極、４０６：負極、４０７：負極端子、４１１：ＰＴＣ素子、４１２：防爆板、４１３：導電板、４１４：導電板、４１５：蓄電システム、４１６：ワイヤ、４１９：導電板、４２０：制御システム、４２１：配線、４２２：配線、４２３：配線、４２４：導電体、４２５：絶縁体、４２６：配線、５００：回路基板、５１０：ラベル、５１１：端子、５１２：半導体層、５１３：二次電池、５１４：アンテナ、５１５：シール、５１６：層、５３０：二次電池パック、５５１：一方、５５２：他方、５９０：制御システム、５９０ａ：回路システム、５９０ｂ：回路システム、５９３：電池素子、５９４：負極、５９５：正極、５９６：セパレータ、９１４：アンテナ、７１００：携帯表示装置、７１０１：筐体、７１０２：表示部、７１０３：操作ボタン、７１０４：蓄電池、７２００：携帯情報端末、７２０１：筐体、７２０２：表示部、７２０３：バンド、７２０４：バックル、７２０５：操作ボタン、７２０６：入出力端子、７２０７：アイコン、７４００：携帯電話機、７４０１：筐体、７４０２：表示部、７４０３：操作ボタン、７４０４：外部接続ポート、７４０５：スピーカ、７４０６：マイク、７４０７：蓄電池、７４０８：制御システム、８０００：表示装置、８００１：筐体、８００２：表示部、８００３：スピーカ部、８００４：二次電池、８００５：音声入力デバイス、８００６：台、８００７：スピーカ、８００８：表示部、８００９：携帯情報端末、８０１０：充電モジュール、８０２１：充電装置、８０２２：ケーブル、８０２４：蓄電システム、８１００：���明装置、８１０１：筐体、８１０２：光源、８１０３：二次電池、８１０４：天井、８１０５：側壁、８１０６：床、８１０７：窓、８２００：室内機、８２０１：筐体、８２０２：送風口、８２０３：二次電池、８２０４：室外機、８３００：電気冷凍冷蔵庫、８３０１：筐体、８３０２：冷蔵室用扉、８３０３：冷凍室用扉、８３０４：二次電池、８４００：自動車、８４０１：ヘッドライト、８４０６：電気モーター、８５００：自動車、８６００：スクータ、８６０１：サイドミラー、８６０２：蓄電システム、８６０３：方向指示灯、８６０４：座席下収納、８７００：電動自転車、８７０１：蓄電池、８７０２：蓄電システム、８７０３：表示部、８７０４：制御システム、９６００：タブレット型端末、９６２５：スイッチ、９６２６：スイッチ、９６２７：電源スイッチ、９６２８：操作スイッチ、９６２９：留め具、９６３０：筐体、９６３０ａ：筐体、９６３０ｂ：筐体、９６３１：表示部、９６３３：太陽電池、９６３４：制御システム、９６３５：蓄電体、９６３６：ＤＣＤＣコンバータ、９６３７：コンバータ、９６３８：充放電制御回路、９６３９：保護回路、９６４０：可動部
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【国際調査報告】
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