(57)【要約】短時間、低コストでＳＯＣを高精度に推定する二次電池の容量測定システムを提供する。第１の蓄電装置の電圧測定値及び電流測定値の時系列データを取得する手段と、電圧測定値の時系列データを正規化する手段と、電流測定値の時系列データを正規化する手段と、時間軸が縦軸の時系列データと時間軸が横軸の時系列データとを重ねたデータを第１の蓄電装置のＳＯＣと関連づけたデータベースを作成するデータベース作成部と、予め作成したデータベースを学習データとして用いて、ニューラルネットワークを構成し、第２の蓄電装置の時間軸が縦軸の時系列データと時間軸が横軸の時系列データとを重ねたデータを入力し、第２の蓄電装置のＳＯＣの推定値を出力するニューラルネットワーク部と、を有する蓄電装置の充電状態推定システムである。
2019207399.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の蓄電装置の電圧測定値及び電流測定値の時系列データを取得する手段と、
前記電圧測定値の時系列データを正規化する手段と、
前記電流測定値の時系列データを正規化する手段と、
時間軸が縦軸の時系列データと時間軸が横軸の時系列データとを重ねたデータを前記第１の蓄電装置のＳＯＣと関連づけたデータベースを作成するデータベース作成部と、
予め作成した前記データベースを学習データとして用いて、ニューラルネットワークを構成し、
第２の蓄電装置の時間軸が縦軸の時系列データと時間軸が横軸の時系列データとを重ねたデータを入力し、前記第２の蓄電装置のＳＯＣの推定値を出力するニューラルネットワーク部と、
を有する蓄電装置の充電状態推定システム。
【請求項２】
請求項１において、前記第２の蓄電装置は、複数の電池セルを有する蓄電装置の充電状態推定システム。
【請求項３】
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ＣＮＮである蓄電装置の充電状態推定システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一において、前記データベース作成部は、前記第１の蓄電装置の電圧値を縦軸に、時間軸を横軸にしたデータと、前記第１の蓄電装置の電流値を横軸に、時間軸を縦軸にしたデータとを重ねる蓄電装置の充電状態推定システム。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか一において、前記データベース作成部は、前記第１の蓄電装置の電流値を縦軸に、時間軸を横軸にしたデータと、前記第１の蓄電装置の電圧値を横軸に、時間軸を縦軸にしたデータとを重ねる蓄電装置の充電状態推定システム。
【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、電子機器、またはそれらの製造方法に関する。本発明の一態様は、車両、または車両に設けられる車両用電子機器に関する。【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。【０００３】  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。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充電制御システムに関する。
【背景技術】
【０００４】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。【０００５】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。【０００６】  近年、人工ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネットワークと呼ぶ）などの機械学習技術の開発が盛んに行われている。【０００７】  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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【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】
【０００９】二次電池を搭載した車両は、ブレーキ時などで生じる回生電力を二次電池に充電することができ、過充電により二次電池が適切に使用できなくなる恐れがある。過充電や過放電の問題を事前に発生しないようにするため二次電池の残量、即ち二次電池のＳＯＣを高い精度で推定することが求められている。推定精度の高い二次電池の充電状態推定方法または蓄電装置制御方法を提供する。【００１０】また、二次電池の劣化が進むとＳＯＣの推定精度が大きく低下する場合がある。なお、ＳＯＣは二次電池の最大容量に対する残存容量の割合で定義する。二次電池の最大容量は、満充電後に放電させて電流の時間積分から求めると放電に長時間かかる恐れがある。【００１１】二次電池の劣化が進んだとしても推定精度の高い二次電池の充電状態推定方法を提供する。また、短時間、低コストでＳＯＣを高精度に推定する二次電池の容量測定システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】縦軸を電圧とし、横軸を時間とした第１の充電特性データと、縦軸を電流とし、横軸を時間とした第２の充電特性データとを用い、休止の区間のデータを除去し、ＣＣＣＶ充電期間のデータを除去する。そして、第１の充電特性データの縦軸の電圧を１とし、第２の充電特性データの縦軸の電流を１として正規化を行い正方行列（ｎ行ｎ列、ただしｎは５０以上の整数）のデータとする。最後に、横軸が時間である２つのデータのうち、一方のデータを９０度回転させ（即ち縦軸を時間とし）、２つのデータを重ねあわせた１つの学習用画像データに対してラベル（ここではＳＯＣの値）分けして評価、学習する。このような学習用画像データを複数用意しデータベースを構築する。ニューラルネットワーク（ＮＮ：Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデル、または、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルを用いて、学習させた内容を基に二次電池のＳＯＣを算出する。【００１３】本明細書で開示する構成は、第１の蓄電装置の電圧測定値及び電流測定値の時系列データを取得する手段と、電圧測定値の時系列データを正規化する手段と、電流測定値の時系列データを正規化する手段と、時間軸が縦軸の時系列データと時間軸が横軸の時系列データとを重ねたデータを第１の蓄電装置のＳＯＣと関連づけたデータベースを作成するデータベース作成部と、予め作成したデータベースを学習データとして用いて、ニューラルネットワークを構成し、第２の蓄電装置の時間軸が縦軸の時系列データと時間軸が横軸の時系列データとを重ねたデータを入力し、第２の蓄電装置のＳＯＣの推定値を出力するニューラルネットワーク部と、を有する蓄電装置の充電状態推定システムである。【００１４】なお、正規化とは、データなどを一定のルールに基づいて変形し、効率よく扱うために整理し、利用しやすくすることである。本明細書においては、２つのデータを重ねるため、どちらも同じ数の正方行列のデータとなるようにデータを加工することも正規化に含む。また、学習においては、データのうち、変化の少ない領域（休止期間やＣＣＣＶ充電を行っている期間など）を削除することも正規化に含む。【００１５】さらに温度データを重ねた学習データを用意して、縦軸を電圧とし、横軸を時間とした第１の充電特性データと、縦軸を電流とし、横軸を時間とした第２の充電特性データと、温度データを合計３つ重ねた１つのデータを用いてＳＯＣ算出などを行ってもよい。【００１６】また、上記構成において、第２の蓄電装置は、一つの電池セルに限定されず、複数の電池セルを有する組電池であってもよい。【００１７】また、上記構成において、データベース作成部は、第１の蓄電装置の電圧値を縦軸に、時間軸を横軸にしたデータと、第１の蓄電装置の電流値を横軸に、時間軸を縦軸にしたデータとを重ねる。【００１８】また、データの重ね方は、時間軸が重ならなければ特に限定されず、例えばデータベース作成部は、第１の蓄電装置の電流値を縦軸に、時間軸を横軸にしたデータと、第１の蓄電装置の電圧値を横軸に、時間軸を縦軸にしたデータとを重ねる方法としてもよい。時間軸を一致させて重なる場合に比べて、時間軸が縦軸と横軸にそれぞれ配置されるように重なると、ＳＯＣの推定精度が上がる。【００１９】また、アルゴリズムは、ＮＮに限定されず、ＣＮＮ、ＳＶＲ、ＲＶＭ（Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、ランダムフォレストなどを用いてもよい。また、回路構成が大きくなるが、ＣＮＮとＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ‐Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを組み合わせて演算してもよい。【００２０】リチウムイオン二次電池を例に説明を行ったが、これ以外の電池（例えば全固体電池など）についても本発明を適用することもできる。本発明は、電池の種類に応じて電池モデルを適宜変更することでＳＯＣの推定を高精度に行うことができる。【００２１】本明細書において充電率（ＳＯＣ）は、二次電池の完全充電時の容量に対する残存容量と充電電気量との和の百分率として表される。充電率を算出するには充電電気量を求める必要があり、充電電気量は、短時間あたりのパルス数、充電電流の電流値、オンデューティ比を用いて算出できる。
【発明の効果】
【００２２】蓄電装置の電気特性の時系列データを正規化し、２つのデータの一方を９０度回転させて重ねてニューラルネットワークを構成し、入力することで精度の高いＳＯＣを出力することができる。蓄電装置の種類ごとに学習を行ってニューラルネットワークを構成することができ、精度の高いＳＯＣを出力するシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一態様を示す蓄電装置の充電状態推定システムの構成図である。
【図２】本発明の一態様を示すフロー図である。
【図３】本発明の一態様を示すフロー図である。
【図４】二次電池の時系列データの一例及びＳＯＣの推論値を示すグラフである。
【図５】二次電池の時系列データの他の一例である。
【図６】ニューラルネットワークの構成を示す図。
【図７】二次電池の構成を示す図。
【図８】移動体のブロック図及び組電池の斜視図である。
【図９】移動体の構成を示す図。
【図１０】移動体のブロック図である。
【図１１】比較例のＳＯＣの推論値を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】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。
【００２５】（実施の形態１）
図１は、本発明の一態様を示す蓄電装置の充電状態推定システムの構成図の一例である。
【００２６】蓄電装置の充電状態推定システムは、第１に学習用の二次電池１０の電流時系列データ、電圧時系列データ、学習用のＳＯＣデータを用いたデータベース作成部１４を用いて、ニューラルネットワーク部２３を作成する。第二に二次電池２０の電流時系列データ、電圧時系列データを、作成した学習済みニューラルネットワーク部２３に入力し、対象の二次電池２０のＳＯＣを出力する。電流時系列データ、及び電圧時系列データは、データ取得部１１で測定およびメモリなどに記憶する。データ作成部１２は、取得したデータを正規化したデータとしてデータベース作成部１４に記憶させる。また、正規化したデータに対応する学習用ＳＯＣデータはラベル記憶部１３に記憶させ、データベース作成部１４にて関連づけする。
【００２７】蓄電装置の充電状態推定システムは、データ取得部２１と、データ作成部２２と、ニューラルネットワーク部２３とを備えている。ニューラルネットワーク部２３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）で構成され、例えば、ＡＩ（人工知能：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）システムを組み込んだＩＣである。
【００２８】蓄電装置の充電状態推定システムは、図２に示すフロー図に従って、ＳＯＣの推定値を出力することができる。
【００２９】まず、二次電池の電気特性や温度などのパラメータを取得するデータ取得部２１で、電圧時系列データや電流時系列データを取得し、それぞれのデータを正規化する。電圧特性（電圧時系列データ）の正規化（Ｓ１）と電流特性（電流時系列データ）の正規化（Ｓ２）は、順序が逆であってもよい。正規化においては、変化の小さい領域（例えば休止期間など）を一部削除してもよい。
【００３０】そして、正規化した電流時系列データの時間軸を縦軸として電圧時系列データと重ねて１つのデータ（二次元データ、または画像パターンとも呼べる）を作成する（Ｓ３）。この一つのデータを作る際には、縦軸と横軸の長さがほぼ一致するようにし、データの空白部分が大きすぎないように適宜調節する。
【００３１】そして学習済みのニューラルネットワークへの入力（Ｓ４）を行う。以上の一連の流れに従って、ニューラルネットワーク部２３での演算により高精度のＳＯＣの推定（Ｓ５）がなされる。
【００３２】また、ここでニューラルネットワークの学習について図３を用いて以下に説明する。図３（Ａ）は、学習のフロー図の一例である。
【００３３】本実施の形態では、ＳＯＣの精度を確認するため、一つの電池セルＮＣＲ１８６５０Ｂを用い、国際規格ＩＥＣ６２６６０−０１に記載のＥＶ用充放電サイクル試験パターンで取得したデータ（ＳＯＣの値を含む）を用いて学習を行う。図３（Ｂ）には、正規化した電圧時系列データを示し、図３（Ｃ）には、正規化した電流時系列データを示している。
【００３４】ここではＩＥＣ６２６６０−０１に記載の充放電サイクルパターンを用いた説明をしているが、想定アプリケーションの実挙動に応じた充放電データを学習に用いる方が好ましい。データを複数用意する場合には繰り返しデータを蓄積すればよく、環境温度を変えた測定、サイクル劣化が進んだセルでの測定を加えると更に好ましい。なお、学習用の二次電池は、調査対象の二次電池と同じサイズ、同じ種類とし、好ましくは製造時期が近い、さらに好ましくは同じロットのものを用いるとより高精度にＳＯＣを出力することができる。
【００３５】そして、正規化した電流時系列データの時間軸を縦軸として電圧時系列データと重ねた概念図が図３（Ｄ）である。図３（Ｄ）に示す一つのデータは学習用画像データとして、対応するＳＯＣをラベル付けすることで学習データを蓄積し、データベースを作成する。学習用画像データは、符号化されたデジタルデータである。そのデジタルデータは、明度（グレースケール値）に応じて時間軸を表現することもできる。この学習用画像データは、ＭＮＩＳＴと呼ばれるデータセットと同様の手法を用いる。画像の特徴量（画像のピクセル情報（０以上２５５以下のレンジ））を一般化して、どの特徴がどの正解ラベル（ここではＳＯＣ値）なのかを学習部が学ぶ。データベースでは、図４（Ａ）に示すように多くのデータを用意する。図４（Ａ）においては、時間１００秒間のデータを１００個それぞれ用意し、合計１万列としている。また、このデータベースに基づいてニューラルネットワークを構築（Ｓ５）する。なお、対応するＳＯＣは、時間軸の最後のデータでの値とする。図５にデータフィールドと時間を別々に設定できるようにライン明暗で表現させ、図４（Ａ）とは異なる例を示す。図５においては最大の明度を１００秒経過時点でのライン状のデータとし、最大の暗度を１秒時点でのライン状のデータとして多くのデータを用意している。同様に合計１万列としたデータを学習用データとして用いてもよい。このように、データを重ねた画像に特徴が出るようにデータを加工することで効率よく学習データを用意することができる。
【００３６】調査対象の二次電池のＳＯＣを出力した結果を図４（Ｂ）に示す。
【００３７】また、比較例として、正規化した電流時系列データと、正規化した電圧時系列データの時間軸をどちらも横軸として重ねてデータベースを作成し、ＳＯＣを出力した結果を図１１（Ｂ）に示す。なお、図１１（Ａ）は、１００秒間の重ねた図形データの一つを示している。図１１（Ｂ）は図４（Ｂ）に比べてＳＯＣの推論値の精度が低下しており、本実施の形態に示す手法が有効であると言える。
【００３８】  本実施の形態では、測定済みのＩＥＣデータを用いた例を示したが、予め学習用二次電池のデータに基づくニューラルネットワークが構成されていれば、実際には、定期的またはリアルタイムに調査対象の二次電池の使用履歴データを取得し、精度よくＳＯＣを推定することができる。
【００３９】（実施の形態２）
本実施の形態では、実施の形態１において図２に示したステップＳ４及びＳ５、即ち二次電池の状態を分類する時のニューラルネットワーク処理に用いるニューラルネットワークＮＮの構成の一例を示す。ニューラルネットワーク処理は、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）やＭａｔｌａｂ（登録商標）に実装されているツールを用いればよい。
【００４０】  図６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６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。
【００４１】  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、測定された蓄電池のパラメータがニューラルネットワークＮＮに入力されると、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。
【００４２】  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、充電特性のデータから変換された画像用データの分類に用いられる。畳み込み層では、例えば、画像用データと重みパラメー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。
【００４３】  畳み込み層は、画像用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、画像用データの一部と重みパラメー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、画像用データの特徴が抽出される。
【００４４】  畳み込みには、重みパラメータ（重みフィルタとも呼ぶ）を用いることができる。畳み込み層に入力された画像用データには、重みパラメータを用いたフィルタ処理が施される。
【００４５】  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正規化線形関数である。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。
【００４６】  プーリング層は、畳み込み層から入力された画像用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、画像用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、画像用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。
【００４７】  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を抽出する。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。
【００４８】  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せた後には、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用データを用いて、二次電池が正常または異常の判定を行う機能を有することが好ましい。
【００４９】また、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。
【００５０】（実施の形態３）
円筒型の二次電池の例について図７（Ａ）及び図７（Ｂ）を参照して説明する。円筒型の二次電池６００は、図７（Ｂ）に示すように、上面に正極キャップ（電池蓋）６０１を有し、側面および底面に電池缶（外装缶）６０２を有している。これら正極キャップ６０１と電池缶（外装缶）６０２とは、ガスケット（絶縁パッキン）６１０によって絶縁されている。
【００５１】図７（Ｂ）は、円筒型の二次電池の断面を模式的に示した図である。中空円柱状の電池缶６０２の内側には、帯状の正極６０４と負極６０６とがセパレータ６０５を間に挟んで捲回された電池素子が設けられている。図示しないが、電池素子はセンターピンを中心に捲回されている。電池缶６０２は、一端が閉じられ、他端が開いている。電池缶６０２には、電解液に対して耐腐食性のあるニッケル、アルミニウム、チタン等の金属、又はこれらの合金やこれらと他の金属との合金（例えば、ステンレス鋼等）を用いることができる。また、電解液による腐食を防ぐため、ニッケルやアルミニウム等を被覆することが好ましい。電池缶６０２の内側において、正極、負極およびセパレータが捲回された電池素子は、対向する一対の絶縁板６０８、６０９により挟まれている。また、電池素子が設けられた電池缶６０２の内部は、非水電解液（図示せず）が注入されている。二次電池は、コバルト酸リチウム（ＬｉＣｏＯ２）やリン酸鉄リチウム（ＬｉＦｅＰＯ４）などの活物質を含む正極と、リチウムイオンの吸蔵・放出が可能な黒鉛等の炭素材料からなる負極と、エチレンカーボネートやジエチルカーボネートなどの有機溶媒に、ＬｉＢＦ４やＬｉＰＦ６等のリチウム塩からなる電解質を溶解させた非水電解液などにより構成される。
【００５２】円筒型の蓄電池に用いる正極およ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６０４には正極端子（正極集電リード）６０３が接続され、負極６０６には負極端子（負極集電リード）６０７が接続される。正極端子６０３および負極端子６０７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。正極端子６０３は安全弁機構６１２に、負極端子６０７は電池缶６０２の底にそれぞれ抵抗溶接される。安全弁機構６１２は、ＰＴＣ素子（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）６１１を介して正極キャップ６０１と電気的に接続されている。安全弁機構６１２は電池の内圧の上昇が所定の閾値を超えた場合に、正極キャップ６０１と正極６０４との電気的な接続を切断するものである。また、ＰＴＣ素子６１１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。
【００５３】電解液を用いる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。
【００５４】図７（Ｃ）に示す２つの端子には充電器が接続され、蓄電池１４００が充電される。蓄電池１４００の充電が進めば、電極間の電位差は大きくなる。図７（Ｃ）では、蓄電池１４００の外部の端子から、正極１４０２の方へ流れ、蓄電池１４００の中において、正極１４０２から負極１４０４の方へ流れ、負極から蓄電池１４００の外部の端子の方へ流れる電流の向きを正の向きとしている。つまり、充電電流の流れる向きを電流の向きとしている。
【００５５】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。
【００５６】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。
【００５７】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。
【００５８】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。
【００５９】また、図８（Ａ）は、電気自動車のブロック図の一例である。
【００６０】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の電源で駆動するニューラルネットワーク部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。
【００６１】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。
【００６２】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。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。
【００６３】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。
【００６４】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。
【００６５】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。
【００６６】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８（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とした第１のバッテリ３０１を構成してもよい。図８（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を構成することで、大きな電力を取り出すことができる。
【００６７】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個直接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。
【００６８】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以外の車両部品に搭載されていてもよいし、搭乗者の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。
【００６９】ニューラルネットワーク部３００は、予め第１のバッテリ３０１と同じ型の電池を用いて学習させているため、第１のバッテリ３０１のＳＯＣを精度よく出力できる。
【００７０】また、本実施の形態は、実施の形態１または実施の形態２と自由に組み合わせることができる。
【００７１】（実施の形態４）
図９において、本発明の一態様である二次電池の充電状態推定装置を用いた車両を例示する。図９（Ａ）に示す自動車８４００の二次電池８０２４は、電気モータ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。自動車８４００の二次電池８０２４は、図７（Ｂ）に示した円筒形の二次電池６００を、導電板６１３および導電板６１４の間に挟んで第１のバッテリ３０１としたものを用いてもよい。
【００７２】  図９（Ｂ）に示す自動車８５００は、自動車８５００が有する二次電池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９（Ｂ）に、地上設置型の充電装置８０２１から自動車８５００に搭載された二次電池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に搭載された二次電池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。
【００７３】  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。
【００７４】  また、図９（Ｃ）は、本発明の一態様の二次電池の充電状態推定装置を用いた二輪車の一例である。図９（Ｃ）に示すスクータ８６００は、二次電池８６０２、サイドミラー８６０１、方向指示灯８６０３を備える。二次電池８６０２は、方向指示灯８６０３に電気を供給することができる。
【００７５】  また、図９（Ｃ）に示すスクータ８６００は、座席下収納８６０４に、二次電池８６０２を収納することができる。二次電池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。
【００７６】図１０にスクータ８６００のブロック図の一例を示す。
【００７７】スクータ８６００の二次電池８６０２の電圧は４８Ｖまたは６０Ｖであり、モータ８６０６に電力供給する。方向指示灯８６０３などの電装品にはコンバータで１２Ｖに降圧して電力供給する。駆動輪となるホイールに直接モータがセットされているインホイールモータを用いることもできる。
【００７８】スクータ８６００の二次電池８６０２の充電は充電制御回路８６０８によって制御され、二次電池８６０２のＳＯＣはニューラルネットワーク部８６０７で推定される。
【００７９】また、回生電力を充電に用いる場合には、回生回路８６２１と回生用電池８６２２を設けてもよい。回生電力を充電に用いない場合には、回生回路８６２１と回生用電池８６２２は不要とすることもできる。
【００８０】また、運転者がアクセル操作をすると、アクセル操作検出部８６１０からの信号が制御回路８６０９に伝えられ、アクセルの開度に合わせて二次電池の電力をモータに伝える。また運転者がブレーキ操作をすると、ブレーキ操作検出部８６１１からの信号が制御回路８６０９に伝えられ、減速時の回生電力を回生用電池８６２２に一度充電し、充電制御回路８６０８を介して二次電池８６０２へ充電が行われる。これらの充電の履歴はニューラルネットワーク部８６０７で学習され、フィードバックが行われる。
【００８１】  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】
【００８２】１０：二次電池、１１：データ取得部、１２：データ作成部、１３：ラベル記憶部、１４：データベース作成部、２０：二次電池、２１：データ取得部、２２：データ作成部、２３：ニューラルネットワーク部、３００：ニューラルネットワーク部、３０１：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：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、６０１：正極キャップ、６０２：電池缶、６０３：正極端子、６０４：正極、６０５：セパレータ、６０６：負極、６０７：負極端子、６０８：絶縁板、６０９：絶縁板、６１１：ＰＴＣ素子、６１２：安全弁機構、６１３：導電板、６１４：導電板、１４００：蓄電池、１４０２：正極、１４０４：負極、８０２１：充電装置、８０２２：ケーブル、８０２４：二次電池、８４００：自動車、８４０１：ヘッドライト、８４０６：電気モータ、８５００：自動車、８６００：スクータ、８６０１：サイドミラー、８６０２：二次電池、８６０３：方向指示灯、８６０４：座席下収納、８６０６：モータ、８６０７：ニューラルネットワーク部、８６０８：充電制御回路、８６０９：制御回路、８６１０：アクセル操作検出部、８６１１：ブレーキ操作検出部、８６２１：回生回路、８６２２：回生用電池
【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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【国際調査報告】
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