(57)【要約】安全性の高い蓄電システムを提供する。電気自動車などの車両にｎ個（ｎは３以上の整数）の二次電池を使用する場合、個々の二次電池のそれぞれの状態を異常検出手段により監視し、マイクロショートなどの異常を検出すると、検出された異常を有する二次電池のみを充電系統または放電系統から電気的に分離する回路構成を用いる。少なくとも１個のマイクロコンピュータでｎ個の二次電池の異常監視を順次行い、異常の二次電池、または異常が発生すると検知された二次電池を選択して、それらの二次電池を迂回するよう各スイッチで指示する。
2019116145.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
直列接続された第１の二次電池と第２の二次電池と第３の二次電池と、
前記第１の二次電池の一方の端子から前記第２の二次電池の一方の端子への給電を遮断する少なくとも一つのスイッチと、を有し、
前記第１の二次電池の一方の端子は、前記第２の二次電池の一方の端子を迂回する配線と前記スイッチの切り替えによって前記第３の二次電池と直列接続し、前記第２の二次電池を充電しない状態にする充電制御装置。
【請求項２】
請求項１において、前記スイッチはパワーＭＯＳＦＥＴである充電制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、前記第２の二次電池は、ニューラルネットワークにより異常発生を予測された二次電池である充電制御装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一において、前記第２の二次電池のもう一方の端子と前記第３の二次電池の一方の端子間に第２のスイッチをさらに有し、
前記第１の二次電池の一方の端子は、前記第３の二次電池の一方の端子を迂回する配線と前記第２のスイッチの切り替えによって前記第３の二次電池を充電しない状態にする充電制御装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一において、前記第１の二次電池、前記第２の二次電池、及び前記第３の二次電池は、それぞれ二次電池の異常検出手段と電気的に接続されている充電制御装置。
【請求項６】
直列接続された第１の二次電池ホルダーと第２の二次電池ホルダーと第３の二次電池ホルダーと、前記第１の二次電池ホルダーの一方の端子から前記第２の二次電池ホルダーの一方の端子への給電を遮断する少なくとも一つのスイッチと、を有し、
前記第１の二次電池ホルダーの一方の端子は、前記第２の二次電池ホルダーの一方の端子を迂回する配線と前記スイッチの切り替えによって前記第３の二次電池ホルダーと直列接続し、前記第２の二次電池ホルダーに給電しない状態にする充電制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】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、充電システム及び二次電池を有する電子機器に関する。【０００２】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、全固体電池、及び電気二重層キャパシタなどを含む。
【背景技術】
【０００３】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、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。【０００４】携帯情報端末や電気自動車などにおいては、複数の二次電池を直列接続または並列接続して保護回路を設け、電池パック（組電池ともよぶ）として使用される。電池パックとは、二次電池の取り扱いを容易にするため、複数個の二次電池で構成される電池モジュールを、所定の回路と共に容器（金属缶、フィルム外装体）内部に収納したものを指す。電池パックは、動作状態を管理するために、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）を有する。電池パック（組電池）を構成する複数の二次電池はそれぞれ特性にバラツキがあると、アンバランスが生じてしまう。アンバランスが生じると充電時に過充電になる二次電池や、満充電まで充電されない二次電池が生じ、全体として、みかけの容量が減少する。【０００５】一つの電池パック、即ち複数個の二次電池をまとめて充電、または放電を行っているため、一つの電池パック内部ではアンバランスが増大し、充放電を繰り返し行えば、電池パックとしての寿命がどんどん短くなるという悪循環が生じている。【０００６】また、電気自動車は電動モータのみを駆動部とする車両であるが、エンジンなどの内燃機関と電動モータの両方を備えたハイブリッド自動車もある。自動車に用いられる二次電池も複数個を一つの電池パックとして、複数セットの電池パックが自動車の下部に配置されている。【０００７】電気自動車やハイブリッド自動車を充電する場合、充電用施設または家庭用電源を電源として充電を行う。充電用施設の仕様、即ち充電電圧などの充電条件によって満充電に到達するまでの時間が異なるため、充電終了時刻を予測することは困難である。【０００８】また、電気自動車やハイブリッド自動車に用いる二次電池は、充電回数、放電深度、充電電流、充電する環境（温度変化）などによって劣化が生じる。使用者の使い方にも依存し、充電時の温度や、急速充電する頻度や、回生ブレーキによる充電量や、回生ブレーキによる充電タイミングなども劣化に関係する可能性がある。【０００９】特許文献１には、蓄電池の残存容量の演算に、ニューラルネットを用いる一例が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許公開第２００６／０１８１２４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】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、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、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。
【課題を解決するための手段】
【００１２】電気自動車などの車両にｎ個（ｎは３以上の整数）の二次電池を使用する場合、個々の二次電池のそれぞれの状態を異常検出手段により監視し、マイクロショートなどの異常を検出すると、検出された異常を有する二次電池のみを充電系統または放電系統から電気的に分離する回路構成を用いる。【００１３】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、二次電池の正極と負極が短絡して充放電不可能の状態になる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、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。【００１４】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。【００１５】従って、マイクロショートが発生した場合に早期に検出し、未然に重大事故を防ぐための蓄電システム、または二次電池の制御システムを構成する上でニューラルネットワークを用いて二次電池の異常発生の検出を行う。ニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークとも呼ばれ、機械学習技術の一つである。【００１６】本明細書で開示する構成は、直列接続された第１の二次電池と第２の二次電池と第３の二次電池と、第１の二次電池の一方の端子から第２の二次電池の一方の端子への給電を遮断する少なくとも一つのスイッチと、を有し、第１の二次電池の一方の端子は、第２の二次電池の一方の端子を迂回する配線とスイッチの切り替えによって第３の二次電池と直列接続し、第２の二次電池を充電しない状態にする充電制御装置である。【００１７】また、上記構成において、第２の二次電池のもう一方の端子と第３の二次電池の一方の端子間に第２のスイッチをさらに有し、第１の二次電池の一方の端子は、第３の二次電池の一方の端子を迂回する配線と第２のスイッチの切り替えによって第３の二次電池を充電しない状態にする。【００１８】上記構成において、スイッチは電気信号によってオンオフを制御する素子（パワーＭＯＳＦＥＴなど）であり、物理的なレバーで切り替えるスイッチや、サービスプラグとは異なる。【００１９】スイッチの切り替えの判断は、少なくとも１個のマイクロコンピュータで行うことができ、ｎ個の二次電池の異常監視を順次行い、異常の二次電池、または異常が発生すると検知された二次電池を選択して、それらの二次電池を迂回するよう各スイッチで指示する。【００２０】二次電池の正極と負極とのマイクロショートを含む二次電池の異常監視と、スイッチの切り替えを制御するマイクロコンピュータを含めて異常監視ユニットとも呼ぶ。【００２１】異常監視ユニットは、蓄電池の充電、及び放電の過程において、例えば、電圧、電流、等のパラメータの測定を行うことにより、蓄電池の状態を解析する。より詳細には例えば、充電カーブ、あるいは放電カーブを解析する。ここで充電カーブとは例えば、充電過程において、時間に伴う電圧の推移、あるいは時間に伴う容量の推移を指す。また放電カーブとは例えば、放電過程において、時間に伴う電圧の推移、あるいは時間に伴う容量の推移を指す。【００２２】異常検知された二次電池はスイッチを切り、その二次電池だけを使用停止にする。異常と検知された二次電池が、複数並べられて直列接続されている二次電池のうちの一つである場合、スイッチを切ることで、その一つの二次電池を迂回する回路（バイパス回路とも呼ぶ）とする。スイッチのオンオフ切り替えの制御は、制御手段、具体的にはマイクロコンピュータなどから形成された電気信号に基づく。【００２３】なお、電気自動車においては、高電圧系の電源と、低電圧系の電源の２つが搭載されており、高電圧系の電源をｎ個の二次電池を互いに直並列、並直列に接続して構成し、異常監視ユニットは、低電圧系の電源から電源供給する。【００２４】上記構成において、マイクロコンピュータは、ニューラルネットワークによる推論を行うこともできる。【００２５】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結合強度を決定し、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、中間層（隠れ層ともいう）、出力層を有する。【００２６】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結合強度（重み係数とも言う）を決定することを「学習」と呼ぶ場合がある。【００２７】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。【００２８】ニューラルネットワークとして、Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ‐Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ：長・短期記憶）と呼ばれる構成を用いることができる。ＬＳＴＭは、ＲＮＮにおいて隠れ層がメモリセルを有することにより状態を記憶し、より長い時間について解析、例えば推測などを行うことができる。ＬＳＴＭでは、積和演算（ＭＡＣ）の他に和算器（Ａｄｄ）、シグモイド関数、ｔａｎｈ、アダマール積などを適宜設定して推論用プログラムを用意すればよい。推論用プログラムを実行す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。例えば、ＬＳＴＭのアルゴリズムはＰｙｔｈｏｎでプログラミングし、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ）またはＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いる。また、ＣＰＵとＧＰＵを一つに���合したチップをＡＰＵ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と呼ぶこともあり、このＡＰＵチップを用いることもできる。また、ＡＩシステムを組み込んだＩＣ（推論チップとも呼ぶ）を用いてもよい。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（マイクロプロセッサ）と呼ぶ場合もある。【００２９】また、本明細書において充電制御装置に二次電池を含む構成としている例を示しているが、特に限定されず、二次電池を電池ホルダーや電池ボックスに収容する構成として交換可能としてもよい。この場合、充電制御装置は、複数の電池ホルダーが直列に接続され、電池ホルダーの端子にスイッチや異常検出手段が接続された充電制御装置となる。【００３０】本明細書で開示する他の構成は、直列接続された第１の二次電池ホルダーと第２の二次電池ホルダーと第３の二次電池ホルダーと、第１の二次電池ホルダーの一方の端子から第２の二次電池ホルダーの一方の端子への給電を遮断する少なくとも一つのスイッチと、を有し、第１の二次電池ホルダーの一方の端子は、第２の二次電池ホルダーの一方の端子を迂回する配線とスイッチの切り替えによって第３の二次電池ホルダーと直列接続し、第２の二次電池ホルダーに給電しない状態にする充電制御装置である。
【発明の効果】
【００３１】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ができる。【００３２】ニューラルネットワークによりマイクロショートなどの異常が発生する二次電池を検知し、その二次電池のみをスイッチの切り替えで使用しないことにより安全性を確保することができる。異常の二次電池を使用しつづけることによる危険、他の二次電池への悪影響などを回避することができる。【００３３】また、電気自動車などの車両に１００個以上の二次電池を使用する場合、劣化によりスイッチの切り替えで使用しない二次電池の個数がカウントできるため、その個数を目安として二次電池全体（電池モジュール）の交換時期を決めることもできる。従来では使用期間やサイクル数で決定することが多く、まだ使用できる場合であっても安全のため、二次電池全体を交換している。【００３４】また、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ができる。【００３５】電気自動車などの車両に１００個以上の二次電池を使用する場合、充電サイクルが多くなるにつれて個々の劣化度合いに差がでて満充電時に二次電池間で電圧に差が生じる。二次電池のそれぞれにスイッチを設ける場合、劣化が進んで低い電圧となった二次電池を異常と判断してスイッチを切り替えて充電しないことで、より充電量を多くすることができる。また、電気自動車で走行後に一部の電池容量がなくなった場合、その少ない二次電池のスイッチを切り替えて使わないことで、その他の二次電池の使用が可能となり、航続可能とすることもできる。【００３６】また、本発明の一態様は、車両に限定されず、個数の多い二次電池を搭載し、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。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の一態様を示すブロック図及び斜視図。
【図２】本発明の一態様を示す回路図の一例。
【図３】ニューラルネットワークの構成を示す図。
【図４】ニューラルネットワークの構成を示す図。
【図５】ニューラルネットワークの構成を示す図。
【図６】ＬＳＴＭのネットワークモデル及び充電カーブの一例を示す図。
【図７】システムのブロック図を示す図。
【図８】入力データの処理を示す模式図。
【図９】アルゴリズム全体を示す図。
【図１０】アルゴリズムを示す図。
【図１１】アルゴリズムを示す図。
【図１２】アルゴリズムを示す図。
【図１３】ＬＳＴＭのアルゴリズムを示す図。
【図１４】移動体の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３８】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。
【００３９】（実施の形態１）
本実施の形態では、図１を用いて本発明の充電制御装置を電気自動車（ＥＶ）に適用する例を示す。
【００４０】図１（Ａ）に電気自動車のブロック図の一例を示す。
【００４１】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。本実施の形態では、第２のバッテリ３１１の電力で駆動する異常監視ユニット３００が第１のバッテリ３０１を構成する複数の二次電池を個別に選択して使用する。
【００４２】第１のバッテリ３０１は、主に４２Ｖ系（高電圧系）の車載機器に電力を供給し、第２のバッテリ３１１は１４Ｖ系（低電圧系）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発生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３０１から第２のバッテリ３１１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。
【００４３】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の両方としてリチウムイオン二次電池を用いる一例を示す。第２のバッテリ３１１は鉛蓄電池や全固体電池を用いてもよい。
【００４４】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。
【００４５】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。
【００４６】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。
【００４７】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。
【００４８】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物質を用いることができる。
【００４９】また、タイヤ３１６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。
【００５０】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３０６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。後輪にリアモータを有している場合にも、第１のバッテリ３０１がリアモータを回転させることに使用される。
【００５１】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、パワーウィンドウ３１４、ランプ類３１５など）に電力を供給する。
【００５２】また、第１のバッテリ３０１は、複数の二次電池で構成される。図１（Ｂ）に示すように、円筒形の二次電池６００を、導電板６１３および導電板６１４の間に挟んでモジュール６１５を構成してもよい。図１（Ｂ）には二次電池間にスイッチを図示していない。複数の二次電池６００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６００を有するモジュール６１５を構成することで、大きな電力を取り出すことができる。
【００５３】車載の二次電池において、複数の二次電池からの電力を遮断するため、工具を使わずに高電圧を遮断できるサービスプラグまたはサーキットブレーカを有しており、第１のバッテリ３０１に設けられる。例えば、２個から１０個のセルを有する電池モジュールを４８個直列に接続する場合には、２４個目と２５個目の間にサービスプラグまたはサーキットブレーカを有している。
【００５４】図２（Ａ）は、第１のバッテリ３０１を構成する複数の二次電池のうち、３つの二次電池３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃが直列接続されている具体例を示している。二次電池にはそれぞれスイッチが設けられ、スイッチの切り替えにより迂回回路と接続される。スイッチは、パワーＭＯＳＦＥＴなどを用いる。図２（Ｂ）は、二次電池３０１ｂへの給電をストップするためスイッチを切り替えた状態を示している。
【００５５】それぞれの二次電池３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃは、異常監視ユニット３００によってモニターまたはスイッチの制御を行う。
【００５６】異常監視ユニット３００は、二次電池３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃのパラメータをニューラルネットワークへ入力し、二次電池の状態の解析をそれぞれ行う。
【００５７】例えば、二次電池の電流データと電圧データの組を一定時間ごとに順次サンプリングして読み込み、所定個数記憶し、入力パラメータとして用いることができる。あるいは入力パラメータとして例えば、時刻と、各時刻における二次電池の電流データと電圧データの組を用いることができる。ここで二次電池の電圧は例えば、二次電池の両端子の電位差である。
【００５８】また、入力パラメータとして、二次電池の容量と電圧の組、温度を用いることができる。二次電池の容量は例えば、二次電池の電流と時間の積で求められる。クーロンカウンタＣＣを用いて蓄電池の容量を求めてもよい。
【００５９】また入力パラメータとして、二次電池のＳＯＣ（ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｃｈａｒｇｅ、残存容量率）を用いてもよい。二次電池のＳＯＣは例えば、二次電池の充電容量の絶対値から、放電容量の絶対値を差し引いた値を求め、満充電容量に対する比率として表される。あるいは二次電池のＳＯＣを、二次電池の電圧から推測して求めてもよい。
【００６０】二次電池の充電及び放電では一般的に、電流値の大きさに依存して電圧が変化する。例えば、二次電池の抵抗による電圧降下が電流値の大きさにより変化する。よって、電流値の大きさと電圧との関係から、二次電池の抵抗を算出できる場合がある。このように算出される抵抗値を入力パラメータとして用いてもよい。
【００６１】また入力パラメータとして、二次電池の開路電圧（ＯＣＶ：ｏｐｅｎ  ｃｉｒｃｕｉｔ  ｖｏｌｔａｇｅ、開放電圧と呼ぶ場合がある）を用いてもよい。二次電池の開路電圧とは例えば、二次電池に電流を流さない状態における二次電池の両端子の電位差である。ここで二次電池に電流を流さない状態とは例えば、二次電池に負荷を与えない状態、及び二次電池に充電回路が電気的に接続されない状態を指す。開路電圧と、二次電池に顕著な電流が流れる状態における電圧と、を比較することにより例えば、二次電池の抵抗を算出できる場合がある。
【００６２】異常監視ユニット３００は、マイクロコンピュータを有し、予めプログラムした数式に二次電池のパラメータを入力し、計算することで二次電池の正極と負極とのマイクロショートを検出することができる。
【００６３】さらに精度を上げるため、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）を異常監視ユニット３００に組み込んでもよい。異常監視ユニット３００で異常が検知される場合には、スイッチを切り替えることにより、他の正常な電池と異常の電池との接続を切断する。スイッチを切り替えることにより、１つの電池を使用不可とするため、残りの電池で出力を補う。または他の回路によって所望の電圧まで増幅する。
【００６４】また、充電時においても、スイッチを切断した状態で、他の正常な電池にのみ充電を行う。
【００６５】また、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）は、車両に搭載されていてもよいし、携帯情報端末に搭載されていてもよい。マイクロコンピュータはＣＰＵやＲＯＭやＲＡＭなどを有する。また、ニューラルネット演算は、他のコンピュータと通信を行い、他のコンピュータに蓄積されているデータを用いてもよい。他のコンピュータと通信を行い、他のコンピュータに蓄積されているデータを用いてニューラルネット演算を行う場合には膨大な量のデータを用いてニューラルネット演算を行うことができる。
【００６６】また、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）は、バッテリーコントローラ３０２に組み込んでもよい。そうすることでＩＣチップ数の低減を図ることができる。
【００６７】異常監視ユニット３００によりマイクロショートなどの異常が発生する二次電池を検知し、その二次電池のみをスイッチの切り替えで使用しないことにより安全性を確保することができる。異常の二次電池を使用しつづけることによる危険、他の二次電池への悪影響などを回避することができる。
【００６８】（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。
【００６９】図３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３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用いる学習を、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。
【００７０】ニューラルネットワークＮＮには、蓄電池の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。
【００７１】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。
【００７２】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。
【００７３】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。
【００７４】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  Ｕｎｉｔ）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。
【００７５】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。
【００７６】畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、上記の畳み込み処理およびプーリング処理により特徴抽出を行う。なお、ＣＮＮは、複数の畳み込み層およびプーリング層によって構成することができる。
【００７７】畳み込み層とプーリング層が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、畳み込みおよ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。
【００７８】図４（Ａ）に示すニューラルネットワークＮＮの構成例は、再帰型ニューラルネットワーク（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ：ＲＮＮ）と呼ばれる場合がある。図４（Ａ）に示す再帰型ニューラルネットワークは、隠れ層ＨＬが帰還路を有することにより、隠れ層ＨＬの出力が自分自身に入力される（帰還する）。ＲＮＮを用いることにより、時系列のデータを解析し、データの予測を行うことができる。例えば、本発明の一態様のニューラルネットワークにおいて、過去の充放電カーブに基づき、所定時間後のデータを推測できる場合がある。
【００７９】図４（Ｂ）は、時刻Ｔ＝Ｔ（ｘ）におけるＲＮＮを簡略化して表した図である。入力層ＩＬから隠れ層ＨＬへの重み係数をｗｉｎ、隠れ層ＨＬから出力層ＯＬへの重み係数をｗｏｕｔ、隠れ層ＨＬからの帰還の重み係数をＷｒと表す。
【００８０】ＲＮＮは、図４（Ｃ）に示すように、時間軸を展開することにより、時刻毎（図４では時刻Ｔ（１）乃至Ｔ（ｘ）の各時間）に異なる層（入力層ＩＬ（１）乃至入力層ＩＬ（ｘ）、隠れ層ＨＬ（１）乃至隠れ層ＨＬ（ｘ）、及び出力層ＯＬ（１）乃至出力層ＯＬ（ｘ））とみなすことができる。ＲＮＮを時間方向に展開することにより、図４（Ｃ）に示すような、帰還路のない、順伝播型ネットワークとみなすことができる。
【００８１】なお、ニューラルネットワークとして、Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ‐Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ：長・短期記憶）と呼ばれる構成を用いることができる。ＬＳＴＭは、ＲＮＮにおいて隠れ層がメモリセルを有することにより状態を記憶し、より長い時間について解析、例えば推測などを行うことができる。
【００８２】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５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。
【００８３】図５（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乃至入力データ入力データ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。
【００８４】シナプス回路ＳＣに入力データｘ１乃至ｘＬ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。
【００８５】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５（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。
【００８６】入力層ＩＬから、入力データｘ１乃至入力データ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。
【００８７】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乃至出力データｙｎが出力される。
【００８８】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。
【００８９】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５（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。
【００９０】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ｙｎ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、さらに前段のシナプス回路ＳＣの重み係数ｗｋが変更される。このように、教師データｔ１乃至教師データ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。
【００９１】なお、図５（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、蓄電池の状態予測の精度を高めることができる。
【００９２】図４（Ｃ）において述べたように、ＲＮＮを時間展開することにより、帰還路のない、順伝播型ネットワークとみなすことができる。順伝播型ネットワークにおいて、前述の誤差逆伝播法等を用いて、教師データに基づき、重み係数を変更することができる。
【００９３】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。
【００９４】（実施の形態３）
本実施の形態では、ニューラルネットワーク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例について説明する。
【００９５】図６（Ｃ）にマイクロショートが発生した充放電カーブの模式図の一例を示す。
【００９６】理想的な二次電池としては、二次電池の小型化のため、セパレータの薄膜化が望まれており、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。
【００９７】従って、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蓄電システム、または二次電池の制御システムを構成する上で、まず、ニューラルネットワークを用いて二次電池の異常発生の予測を試みた。
【００９８】ニューラルネットワークとしては、ＬＳＴＭと呼ばれる再帰型ニューラルネットワークを用いた。ＬＳＴＭのネットワークは時系列データを扱うのに適したモデルで、一定時間ごとに充電電圧を測定し、蓄積された時系列データから少し先の充電特性を予測することができる。ＬＳＴＭのネットワークモデルを図６（Ａ）に示す。図６（Ａ）において、ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒは入力層、ｈ１、ｈ２は隠れ層、ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒは主力層をそれぞれ示す。
【００９９】図６（Ｂ）中の実線は、充電途中の充電カーブを示しており、点線部分が予測した充電カーブを示している。
【０１００】具体的には、正常な充電カーブを学習させ、少し先の予測された充電カーブが重なっている期間は異常なしと判断し、一方、図６（Ｃ）の充電カーブの右端部に示すような波形の乱れ、即ちマイクロショートが発生し、正常の充電カーブにずれが生じた時点で異常有りと判断することで検知する。
【０１０１】図７は、リチウムイオン二次電池で発生するマイクロショートを模擬的に発生させ、その挙動を予測し、ディスプレイに、リアルタイムでの様子（充電カーブ）を示す装置のブロック図である。
【０１０２】図７において６０１は疑似異常発生スイッチであり、６０２はバッテリーとみなすことのできるエミュレータである。エミュレータ６０２から充電測定データを出力し、コントローラＩＣ６０３で測定及び判定を行う。コントローラＩＣ６０３から積和演算用の入力データをマイクロコンピュータ６０４に入力し、マイクロコンピュータ６０４から演算結果を出力し、それぞれ表示色を変えてディスプレイ６０５に推論結果のデータと、測定データと、を重ねて比較できるように設定する。なお、ノート型パーソナルコンピュータのディスプレイ６０５で２つの充電カーブ（例えば、緑色：測定データ、黄色：予測された充電カーブ）の表示をおこなうことができる。なお、図７においてはマイクロコンピュータを１個用いる例を示したが、百個以上の二次電池を短時間、且つ高精度に判定する場合には、複数個用いてもよい。
【０１０３】学習用の入力データについて図８（Ａ）及び図８（Ｂ）を用いて説明する。
【０１０４】二次電池の電圧範囲は、３．０Ｖから約４．２Ｖまでであり、最も充電に時間がかかる条件の時間を基準として、他のカーブではデータのない末尾を最後の時間まで最大電圧でパディングする。
【０１０５】次に入力データに対して行う処理について説明する。
【０１０６】最も充電に時間がかかる条件から、時間の最大値を決める。他の条件の末尾に、最終時間まで最大電圧を追加する。測定期間が不規則なので１秒間隔のデータに線形補間する。２．５Ｖ以下のデータを削除する。測定点が多すぎるとＬＳＴＭの記憶の関連づけが薄くなるため、均等にデータを間引く。電圧を正規化（具体的には３．０Ｖ以上の電圧を１、それ以外を０に）する。
【０１０７】正規化された電圧データから、シーケンスを切り出し、ミニバッチの数だけセットにする。図８（Ａ）に示したようにシーケンスのスタート位置はランダムに決まる。
【０１０８】ミニバッチ数とシーケンス長のデータがニューラルネットワークモデルの入力データとなる。即ち、図８（Ｂ）に示すように入力用データはミニバッチ数とシーケンス長の２次元配列となる。従って学習用データは、ミニバッチ数とシーケンス長の２次元配列である。対して、推論用データは、ミニバッチ数が１固定の２次元配列である。
【０１０９】また、図８（Ｂ）は入力データのシーケンスの先頭から順に配列ｘ８０１にミニバッチ数のデータを格納し、配列ｔ８０２に配列ｘ８０１よりも一つ先のデータを格納するようすを示している。また、図８（Ｃ）は設定を示しており、グラフ全体のシーケンスの長さ（ＡＬＬ  ＳＥＱＵＥＮＣＥ）を３００とし、シーケンス長（ＬＥＮＧＴＨ  ＯＦ  ＳＥＱＵＥＮＣＥ）の前半分８０３を予測に使用し、予測データ長８０４を示しており、実測値との差を示している。
【０１１０】また、ここで上述したＬＳＴＭのアルゴリズムについて以下に詳細に説明する。ＬＳＴＭは、時系列データに適したモデルである。これにより充電特性をリアルタイムで予測し、異常があればすぐに検知することができる。ＬＳＴＭでは一般的に回路構成が複雑で高い計算精度が必要となる。
【０１１１】
【数１】
2019116145.tif 000003
【０１１２】上記アルゴリズムにおいて、ｔは時間、ｌは層のｉｎｄｅｘである。つまり、ｔ−１は前の時間、ｌ−１は前の層を表す。アダマール積（要素積）を意味する上記式中の記号◎はｅｌｅｍｅｎｔ  ｗｉｓｅ  ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎを表し、以下の式のような演算を行う。
【０１１３】
【数２】
2019116145.tif 000004
【０１１４】また、Ｔは２ｎ次元を４ｎ次元に変換する行列演算で、ｎ個の要素ごとに“ｓｉｇｍ”、“ｔａｎｈ”の計算を行い、ｎ個の要素を持つベクトル、ｉ（ｉｎｐｕｔ  ｇａｔｅ）、ｆ（ｆｏｒｇｅｔ  ｇａｔｅ）、ｏ（ｏｕｔｐｕｔ  ｇａｔｅ）、ｇ（ｉｎｐｕｔ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  ｇａｔｅ）に変換する。“ｓｉｇｍ”はｓｉｇｍｏｉｄ関数、“ｔａｎｈ”は“ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ  ｔａｎｇｅｎｔ関数”を演算することを意味している。
【０１１５】上記演算の種類は、積和演算、ｅｌｅｍｅｎｔ  ｗｉｓｅ  ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ、活性化関数（ｓｉｇｍｏｉｄ  ｏｒ  ｔａｎｈ）になる。なお、ＬＳＴＭは全結合のネットワークを間に挟む場合もあり、そこでも「積和演算」が行われる。
【０１１６】Ｌ層の計算を、時間Ｔｉｍｅ＝０〜ｔ  ｓｔｅｐ行い、その際、推論計算では重みは変化しないようにする。ただし、本実施の形態ではＴｉｍｅ＝０は実質１に相当するため、１〜ｔ＋１ｓｔｅｐとなる。ｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅと出力は前の値を保存しておいて、次のｔｉｍｅ  ｓｔｅｐで用いる。入力はその都度、新しいデータが入力される。（Ｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅ、出力の保存値は入力値として用いた後は必要ないので、書き換えが可能となる。）
【０１１７】実際の演算全体を図９に示す。図９は、測定値（Ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｖａｌｕｅ）を予測ユニット（ＰＵ）に入力し、予測値（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  ｖａｌｕｅ）をそれぞれ出力する概念図を示している。また、図９中のＰＵの構成を図１０に示す。また、図１０中のＡＵ（Ａｐｐｒｏａｃｈ  Ｕｎｉｔ）の構成を図１１に示す。また、図１１のＮＮＭ（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ）の単位を図１２に示す。図１２において、Ｗ、Ｗｌａｔ、Ｗｕｐは重み、ｂ、ｂｕｐはユニットのバイアスである。図１２においてＸ（Ｓｃａｌａｒ：数量）が入力され、全結合、ＬＳＴＭ１、２、３、及び全結合を経て、Ｙ（Ｓｃａｌａｒ：数量）が出力される概念図を指している。図１２中、ｃｓはセル状態（ｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅ）である。図１２のＬＳＴＭの単位を図１３に示す。図１３は、ＬＳＴＭのアルゴリズムとなる。図１３において、ｅ．ｗ．ｍはｅｌｅｍｅｎｔ−ｗｉｓｅ  ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ（アダマール積ともいう）であり、変数同士の掛け算であるため、毎回数値を変更する必要がある。
【０１１８】図１２において、ネットワークは５層とし、そのうちＬＳＴＭを３層（ＬＳＴＭ１、ＬＳＴＭ２、ＬＳＴＭ３）としている。また、隠れ層の数は３０層とした。推論に使用するデータ数を２０点、予測するデータをその先の２０点としている。ＭＡＣにおいて２ｎ×４ｎ＝８ｎ２回の積、及び２ｎ個の和算を行っている。ｅ．ｗ．ｍにおける積の数はｎ×３＝３ｎ、その他、ｎ個の和算と３ｎ回のｓｉｇｍｏｉｄ関数、２ｎ回のｔａｎｈ関数の演算を行っている。（Ｃｈａｉｎｅｒのｃｏｄｅでは、入力に対する積和と前の時間の出力に対する積和を別々に行い、最後に和を取っている。上の計算でも和を取るため値は同じになる。）従って、ｎが大きくなるにつれて、演算におけるＭＡＣ処理の割合が増えていく。最初のアルゴリズムではｉ、ｆ、ｏ、ｇを求める際に、入力と前の時間の出力しか用いていないが、この場合はｉ、ｆ、ｏを求めるのにｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅを用いている。なお、Ｃｈａｉｎｅｒは最初のアルゴリズムを用いている。図１３の手順（ただし、ｆｏｗａｒｄのみの手順）を説明すると、第１段階として、時間ｔの入力データｈ（０，ｔ）（配列の数は１）に対して「１×５」の行列を掛け、配列ｈ（１，ｔ）を得る（配列ｈ（１）は５個の要素を持つ）。第２段階で配列ｈ（１，ｔ）および前の時間の出力配列ｈ（２，ｔ−１）に対して「１０×２０」の行列を掛け、配列ｈ（２，ｔ）を得る。（配列ｈ（２）は２０個の要素を持つ）。なお、最初は前の時間の出力はない（０ベクトル）。第３段階で配列ａ（２，ｔ）を５個ずつ、４つのグループに分け、それぞれに対して、活性化関数を計算する。（配列“ｉ”、“ｆ”、“ｏ”、“ｇ”は５個の変数を持つ）。第４段階で式３、式４に示すＥｌｅｍｅｎｔ−ｗｉｓｅ  ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ（アダマール積ともいう）を行い、ｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅ  “ｃ（２，ｔ）”および配列ｈ（２，ｔ）を得る。
【０１１９】
【数３】
2019116145.tif 000005
【０１２０】
【数４】
2019116145.tif 000006
【０１２１】なお、ｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅ  “ｃ（２，ｔ）”および配列ｈ（２，ｔ）は次の時間の演算に受け渡され、最初は前の時間のｃｅｌｌ  ｓｔａｔｅ  “ｃ”はない（０ベクトル）。第５段階でｈ（２，ｔ）（配列の数は５）に対して「５×１」の行列を掛け、出力となる配列ｈ（３，ｔ）を得る（以下の式５に示す配列ｈ（３，１）は１個の要素を持つ）。
【０１２２】
【数５】
2019116145.tif 000007
【０１２３】そして、これら第１段階から第５段階を各時間に対して演算する。
【０１２４】上記アルゴリズムで予測された波形は、精度よく予測できており、異常検知できれば、直ちに充電を停止または警告表示を行う制御システムを構築することができる。
【０１２５】（実施の形態４）
本実施の形態では、実施の形態１に示した複数の二次電池の充電制御装置を組み込んだ電子機器の一例を示す。
【０１２６】実施の形態１に示した複数の二次電池の充電制御装置を適用した電子機器として、例えば、表示装置（テレビ、又はテレビジョン受信機ともいう）、デスクトップ型やノート型等のパーソナルコンピュータ、コンピュータ用などのモニタ、電子手帳、電子翻訳機、玩具、マイクロフォン等の音声入力機器、電気シェーバ、電動歯ブラシ、電子レンジ等の高周波加熱装置、電気炊飯器、電気洗濯機、電気掃除機、温水器、扇風機、毛髪乾燥機、加湿器や除湿器やエアコンディショナ等の空気調和設備、食器洗い器、食器乾燥器、衣類乾燥器、布団乾燥器、電気冷蔵庫、電気冷凍庫、電気冷凍冷蔵庫、ＤＮＡ保存用冷凍庫、懐中電灯、電動工具、煙感知器、ガス警報装置や防犯警報装置等の警報装置、産業用ロボット、補聴器、心臓ペースメーカ、Ｘ線撮影装置、放射線測定器、電気マッサージ器や透析装置等の健康機器や医療機器、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、照明装置、ヘッドホン、ステレオ、リモートコントローラ、置き時計や壁掛け時計等の時計、コードレス電話子機、トランシーバ、歩数計、電卓、デジタルオーディオプレーヤ等の携帯型又は据置型の音響再生装置、パチンコ機などの大型ゲーム機などが挙げられる。
【０１２７】また、実施の形態１に示した複数の二次電池の充電制御装置を、家屋やビルの内壁または外壁に組み込むことも可能である。
【０１２８】実施の形態１に示した複数の二次電池の充電制御装置は、安全性が高いため、それを組み込んだ車両などの安全性も高まる。
【０１２９】また、実施の形態１に示した複数の二次電池の充電制御装置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。また、農業機械、電動アシスト自転車を含む原動機付自転車、自動二輪車、電動車椅子、電動カート、小型又は大型船舶、潜水艦、固定翼機や回転翼機等の航空機、ロケット、人工衛星、宇宙探査機や惑星探査機、宇宙船などの移動体に蓄電装置を搭載することもできる。
【０１３０】図１４において、本発明の一態様を用いた移動体を例示する。図１４（Ａ）に示す自動車２００１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。二次電池を車両に搭載する場合、図１（Ｂ）に一例を示した複数の二次電池を一箇所または複数個所に設置する。図１４（Ａ）に示す自動車２００１は、電池パック２１００を有し、電池パックは、複数の二次電池を接続させた二次電池モジュールと、二次電池モジュールに電気的に接続する充電制御装置を有する。
【０１３１】複数の二次電池を実施の形態１に示す二次電池の充電制御装置を用いて監視し、車両の運行により充放電を行っている間に複数の二次電池のうち、１つの二次電池に異常が発生した場合、スイッチを切り替えてその異常の二次電池を迂回することで異常の二次電池の使用を停止する。本発明の一態様を用いることで、安全性を高めることができる。
【０１３２】また、複数の二次電池を用いて航続距離を伸ばす場合、例えば、劣化の大きく電圧の低い二次電池のスイッチを切り替え使用停止することで、航続距離を伸ばすことができる。従来の充電制御装置は、最も低い二次電池の電圧または全二次電池の平均電圧が設定数値を下回ると電源供給が停止する場合があった。本実施の形態の充電制御装置を用いればいくつかの二次電池のスイッチを切り替えることで最も低い二次電池の電圧を変えることができ、全二次電池の平均電圧を上げることができる。
【０１３３】また、自動車２００１は、自動車２００１が有する蓄電装置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。充電に際しては、充電方法やコネクタの規格等は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２００１に搭載された蓄電装置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。
【０１３４】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、この非接触給電方式を利用して、２台の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装置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。
【０１３５】本発明の一態様によれば、充電時において、複数の二次電池のうち、スイッチを切り替えることにより異常のある二次電池を使用停止にすることができるため充電時間を短縮することもできる。
【０１３６】図１４（Ｂ）は、一例として電気により制御するモータを有した大型の輸送車２００２を示している。輸送車２００２の二次電池モジュールは、例えば３．５Ｖ以上４Ｖ以下の二次電池を４個セルユニットとし、４８セルを直列に接続した１７０Ｖの最大電圧とする。電池パック２１０１の二次電池モジュールを構成する二次電池の数などが違う以外は、図１４（Ａ）と同様な機能を備えているので説明は省略する。
【０１３７】図１４（Ｃ）は、一例として電気により制御するモータを有した大型の輸送車両２００３を示している。輸送車両２００３の二次電池モジュールは、例えば３．５Ｖ以上４Ｖ以下の二次電池を百個以上直列に接続した６００Ｖの最大電圧とする。電池パック２１０２の二次電池モジュールを構成する二次電池の数などが違う以外は、図１４（Ａ）と同様な機能を備えているので説明は省略する。
【０１３８】図１４（Ｄ）は、一例として燃料を燃焼するエンジンを有した航空機２００４を示している。図１４（Ｄ）に示す航空機２００４は、複数の二次電池を接続させて二次電池モジュールを構成し、二次電池モジュールと充電制御装置とを含む電池パック２１０３を有している。
【０１３９】航空機２００４の二次電池モジュールは、例えば４Ｖの二次電池を８個直列に接続した３２Ｖの最大電圧とする。航空機２００４は、この二次電池モジュールに電気的に接続された充電制御回路を含めた電池パック２１０３を搭載することにより安全性が高まる。
【０１４０】本実施の形態は、少なくともその一部を本明細書中に記載する他の実施の形態と適宜組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【０１４１】３００：異常監視ユニット、３０１：バッテリ、３０１ａ：二次電池、３０１ｂ：二次電池、３０１ｃ：二次電池、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：ＤＣＤＣ回路、３０７：電動パワステ、３０８：ヒーター、３０９：デフォッガ、３１０：ＤＣＤＣ回路、３１１：バッテリ、３１２：インバータ、３１４：パワーウィンドウ、３１５：ランプ類、３１６：タイヤ、６００：二次電池、６０２：エミュレータ、６０３：コントローラＩＣ、６０４：マイクロコンピュータ、６０５：ディスプレイ、６１３：導電板、６１４：導電板、６１５：モジュール、８０１：配列ｘ、８０２：配列ｔ、８０３：シーケンス長の前半分、８０４：予測データ長、２００１：自動車、２００２：輸送車、２００３：輸送車両、２００４：航空機、２１００：電池パック、２１０１：電池パック、２１０２：電池パック、２１０３：電池パック
【図１】
2019116145.tif 000008
【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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【国際調査報告】
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