WO2019021099A1 - 蓄電システム、電子機器及び車両、並びに推定方法 - Google Patents

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長多剛
千田章裕
伊佐敏行
栗城和貴
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株式会社半導体エネルギー研究所
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    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/16—Information or communication technologies improving the operation of electric vehicles

Definitions

  • One embodiment of the present invention relates to a storage battery and a storage system using the storage battery. Further, one aspect of the present invention relates to a vehicle using a storage battery. Further, one embodiment of the present invention relates to an electronic device using a storage battery.
  • one embodiment of the present invention relates to a semiconductor device.
  • one aspect of the present invention relates to a neural network and a storage system using the same. Further, one aspect of the present invention relates to a vehicle using a neural network. Further, one embodiment of the present invention relates to an electronic device using a neural network.
  • a semiconductor device refers to any device that can function by utilizing semiconductor characteristics.
  • the display device, the light-emitting device, the storage device, the electro-optical device, the power storage device, the semiconductor circuit, and the electronic device may include the semiconductor device.
  • one embodiment of the present invention is not limited to the above technical field.
  • the technical field of the invention disclosed in the present specification and the like relates to an object, a method, or a method of manufacturing.
  • one aspect of the present invention relates to a process, a machine, a manufacture, or a composition (composition of matter).
  • the storage battery is mounted on various movable devices such as an electronic device such as an information terminal, a vehicle, and the like.
  • the operating conditions of these devices are diverse, and the load on the storage battery is also diverse.
  • the demand for performance improvement such as high energy density and long life of storage batteries is increasing year by year.
  • Patent Document 1 shows an example in which a neural network is used to calculate the remaining capacity of a storage battery.
  • Patent Document 2 discloses an example in which an OS transistor is used for learning of a neural network.
  • An object of one embodiment of the present invention is to provide a power storage system having excellent characteristics. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a highly safe power storage system. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a power storage system with low degradation.
  • one embodiment of the present invention is to determine the state of a storage battery. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to predict the performance of a storage battery. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a storage battery having excellent characteristics. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a highly safe storage battery. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a storage battery with low deterioration. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide an electronic device in which a power storage system having excellent characteristics is mounted. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a vehicle equipped with a power storage system having excellent characteristics. Alternatively, an object of one embodiment of the present invention is to provide a novel semiconductor device.
  • One embodiment of the present invention includes a storage battery, a first circuit, and a neural network, wherein the first circuit has a function of measuring impedance, and the neural network includes an input layer, an output layer, and the like.
  • a first step of stopping charging or discharging of the storage battery, and one or more hidden layers disposed between the input layer and the output layer, and second measuring an open circuit voltage of the storage battery A fourth step of measuring the impedance of the storage battery, a fourth step of inputting the measured open circuit voltage and impedance to the input layer, and a fifth step of outputting the first signal from the output layer
  • An operation method of a power storage system corresponding to the estimated value of capacitance.
  • one embodiment of the present invention includes a storage battery, a first circuit, and a neural network, the first circuit having a function of measuring impedance, and the neural network includes an input layer and an output.
  • the second step has a configuration in which charging is stopped in the middle of the charging process, and the remaining capacity, the open circuit voltage, and the impedance are calculated, and the capacity of the storage battery measured in the first step Is C1 and the fifth step Assuming that the capacity of the storage battery to be measured is C2, the remaining capacity measured in the second step, the open circuit voltage, and the impedance are input to the neural network, and if C2 / C1 is a first value or more, the second
  • the third method is an operation method of the storage system in which the third signal is output from the neural network when the second signal is less than the first value.
  • C2 / C1 is 0.7 or more and 0.95 or less.
  • the neural network includes a first transistor, a capacitor, and a second transistor, and one of the source and the drain of the first transistor is one of the capacitors.
  • the channel formation region of the first transistor is electrically connected to the electrode and the gate of the second transistor, the channel formation region of the first transistor includes metal oxide, and the metal oxide includes indium and the element M, and the element M Is one or more selected from aluminum, gallium, tin, boron, silicon, titanium, iron, nickel, germanium, yttrium, zirconium, molybdenum, lanthanum, cerium, neodymium, hafnium, tantalum, tungsten, and the first transistor One of the source and the drain holds a potential corresponding to analog data.
  • the channel region of the second transistor includes silicon.
  • one aspect of the present invention is a vehicle including a power storage system that operates with any of the above-described operation methods.
  • one embodiment of the present invention is an electronic device including a power storage system operated by any of the above operation methods.
  • one aspect of the present invention is an estimation method in which the computer executes a process of estimating the dischargeable capacity of the storage battery at a predetermined output using a neural network based on the outside air temperature and the impedance of the storage battery. .
  • the upper limit value A of the discharge output of the storage battery is set.
  • one aspect of the present invention includes a control circuit, a display portion, and a storage battery, the control circuit includes a neural network, and the control circuit is a neural network based on the outside air temperature and the storage battery impedance.
  • the network is used to execute a process of estimating the dischargeable capacity of the storage battery at a predetermined output, and the display unit is an electronic device having a function of displaying the dischargeable capacity.
  • one aspect of the present invention includes a navigation system and a storage battery, the navigation system includes a neural network, and the navigation system uses a neural network based on the outside air temperature and the impedance of the storage battery. Executing a process of estimating the dischargeable capacity of the storage battery at a predetermined output, and performing a process of estimating the travelable distance based on the dischargeable capacity, the navigation system based on the destination information input to the navigation system, It is a vehicle that estimates the planned travel distance to the charging spot located in the route from the current location to the destination, and sets the upper limit value A of the storage battery output so that the travelable distance becomes larger than the planned travel distance. .
  • the navigation system preferably has a display unit, and the display unit preferably has a function of displaying the upper limit value A.
  • the navigation system has a display unit and has a function of displaying a warning on the display unit when the output of the storage battery reaches 90% or more of the upper limit value A.
  • the navigation system estimates the maximum gradient of the road in the route from the current location to the destination based on the destination information input to the navigation system, and based on the maximum gradient, the recommended maximum output B of the storage battery It is preferable that the display unit has a function of displaying a warning when the recommended maximum output B exceeds the upper limit value A.
  • An object of one embodiment of the present invention is to provide a power storage system having excellent characteristics. Another object of one embodiment of the present invention is to provide a highly safe power storage system. Another object of the present invention is to provide a power storage system with low deterioration according to one embodiment of the present invention.
  • the state of the storage battery can be determined. Further, according to one aspect of the present invention, it is possible to predict the performance of a storage battery. Further, according to one aspect of the present invention, a storage battery having excellent characteristics can be provided. Further, according to one embodiment of the present invention, a highly safe storage battery can be provided. Further, according to one embodiment of the present invention, a storage battery with low deterioration can be provided. Further, according to one embodiment of the present invention, an electronic device mounted with a power storage system having excellent characteristics can be provided. Further, according to one aspect of the present invention, it is possible to provide a vehicle equipped with a power storage system having excellent characteristics. Further, according to one embodiment of the present invention, a novel semiconductor device can be provided.
  • FIG. 7 is a flow diagram showing an operation of a storage system.
  • FIG. 7 is a flow diagram showing an operation of a storage system.
  • FIG. 7 is a flow diagram showing an operation of a storage system.
  • FIG. 6 is a flow diagram and a circuit diagram showing an operation of a storage system.
  • the figure which shows the structural example of a neural network The figure which shows the structural example of a neural network.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of a product-sum operation circuit.
  • the circuit diagram which shows the structural example of a circuit. 7 is a timing chart showing an operation example of a product-sum operation circuit.
  • FIG. 6 is a flow diagram showing the operation of the navigation system.
  • FIG. 6 is a flow diagram showing the operation of the navigation system.
  • a neural network refers to a whole model that imitates a neural network of a living thing, determines a weighting coefficient (also referred to as a coupling strength) between neurons by learning, and has a problem solving ability.
  • a neural network has an input layer, a hidden layer (also referred to as an intermediate layer), and an output layer.
  • determining a neuron and its weighting factor from existing information may be referred to as “learning”.
  • a transistor in which an oxide semiconductor or a metal oxide is used for a channel formation region is referred to as an oxide semiconductor transistor or an OS transistor.
  • Embodiment 1 In this embodiment, a configuration example and an operation example of the power storage system of one embodiment of the present invention will be described.
  • a storage system of one embodiment of the present invention includes a storage battery and a control system that controls the storage battery.
  • the control system comprises a neural network.
  • characteristic variation may occur. For example, with repeated charging and discharging, the storage battery may deteriorate, and the amount of deterioration may vary among the storage batteries.
  • the storage battery may deteriorate, and the amount of deterioration may vary among the storage batteries.
  • an increase in impedance as an example of deterioration of the storage battery.
  • a power storage system of one embodiment of the present invention includes a neural network.
  • Data is given to the neural network in advance to perform learning.
  • learning data with the passage of time such as storage battery parameters with charge and discharge cycles
  • the parameters of the storage battery are input to the neural network, and after a certain period of time, for example, after repeating a certain number of charge / discharge cycles, an estimated value of increase in impedance is obtained as an output.
  • the storage system of one embodiment of the present invention can predict in advance an increase in impedance with repetition of charge and discharge. For example, by predicting in advance the increase in impedance among a plurality of storage batteries, it is possible to select a storage battery with a significantly small increase amount and mount it on the device, and to extend the life of the storage battery in the device.
  • the neural network learns in advance data associated with the passage of time.
  • it is necessary to provide data to one neural network at or near a certain time to the neural network without inputting complicated data accompanying the passage of time. It is possible to estimate the change over time of the parameters of the storage battery at a later time.
  • grouping may be performed according to the estimated value of increase in impedance obtained, and storage batteries belonging to the same group may be incorporated into the same device. Thereby, the life of the storage battery in the device can be extended.
  • the charge condition may be changed according to the estimated value of the increase in impedance.
  • the upper limit voltage for charging When the upper limit voltage for charging is increased, the energy density can be increased, but the impedance may be easily increased. For example, in a storage battery in which the estimated value of the increase in impedance is smaller, the upper limit voltage for charging may be higher to increase the energy density.
  • the reduction of the discharge capacity of the storage battery can be suppressed by reducing the charging current and the charging voltage of the storage battery.
  • the life of the storage battery can be further extended.
  • a power storage system includes a storage battery and a control circuit that controls the storage battery.
  • the state of the storage battery is determined. Further, in the storage system of one embodiment of the present invention, the capacity of the storage battery is measured or estimated.
  • a power storage system of one embodiment of the present invention includes a neural network.
  • the state of the storage battery of the storage system is determined by the neural network.
  • the parameters of the storage battery are input to the neural network, and the state of the storage battery is output.
  • parameters such as current, voltage, impedance, and the like of the storage battery are measured.
  • OCV open circuit voltage
  • the OCV can be determined, for example, by stopping charging or discharging, and measuring the voltage after the reaction of the battery has stabilized after a predetermined time has elapsed.
  • the measurement of the OCV may take a long time to stop charging or discharging for a predetermined time and wait until the reaction of the battery is stabilized.
  • the predetermined time is, for example, 2 minutes to 5 hours, or 5 minutes to 2 hours.
  • the time for stopping charging or discharging and waiting (hereinafter referred to as rest time) may be shortened.
  • the relationship between the rest time and the voltage of the storage battery to be measured may be learned in advance by the neural network of one embodiment of the present invention.
  • the OCV can be estimated from the voltage obtained by the short rest time by the learning.
  • the current value of charge or discharge may be changed to measure the change in voltage to estimate the OCV.
  • the storage system of one embodiment of the present invention may measure or estimate SOC (State of Charge) of a storage battery.
  • SOC is, for example, a value that indicates the capacity of the storage battery as a percentage, with 100% being the full charge capacity (FCC).
  • FCC full charge capacity
  • the full charge for example, means that the charge is performed until the charge end according to the charge condition defined in the storage battery.
  • FCC is a value which changes with charge termination voltage (charge upper limit voltage), charge termination current, etc.
  • the value which multiplied SOC with FCC may be called the remaining capacity (RC) of a storage battery.
  • the state of the storage battery is determined by the neural network of one aspect of the present invention.
  • changes over time of the storage battery's FCC be expected.
  • the storage system of one embodiment of the present invention can perform learning by giving parameters such as OCV, SOC, impedance, FCC, and the like of a storage battery to a neural network included in the storage system.
  • the parameter given to the neural network is a parameter with the passage of time.
  • the change of the parameter accompanying repetition of charge and discharge of the storage battery may be given to the neural network.
  • changes in parameters before and after storage of the storage battery may be given to the neural network.
  • Storage of the storage battery includes the case where storage is performed at a fixed temperature and a fixed time at a fixed SOC.
  • the SOC can be estimated from the OCV of the storage battery by the neural network included in the storage system of one embodiment of the present invention.
  • the impedance of the storage battery may change depending on the SOC.
  • SOC changes for example, the state of redox of the positive electrode and the negative electrode of the storage battery, the state of overvoltage, the state of polarization, etc. change. Therefore, if SOC changes, for example, each impedance will also change. Therefore, the impedance of the whole storage battery also changes.
  • FIG. 12 shows the results of measurement of the relationship between SOC and OCV of a lithium ion battery.
  • the horizontal axis in FIG. 12 indicates the SOC, and the vertical axis indicates the voltage (Voltage).
  • V1 voltage
  • V2 voltage
  • Condition A shows the result of measurement before conducting the charge and discharge cycle test.
  • Condition B indicates the result of measurement after 200 cycles of charge and discharge.
  • V1 V2
  • OCV Compared with V1, V2, that is, OCV, had a small difference between condition A and condition B even after 200 cycles of charge and discharge. It can be said that OCV has less fluctuation with respect to factors that may cause deterioration, such as charge and discharge cycles.
  • the impedance it is possible to know the deterioration state of the storage battery.
  • deterioration of the storage battery may occur as a phenomenon of an increase in impedance.
  • the impedance changes with the SOC of the storage battery.
  • the impedance is affected by both the deterioration state and the SOC, and it is necessary to separate the influences from the respective factors.
  • the power storage system of one embodiment of the present invention it is possible to separate the influence of the deterioration state and the SOC.
  • the impedance at one SOC is estimated using the impedance at one SOC.
  • the neural network can perform analysis by providing a large number of parameters having complex correlation, and can perform desired output depending on the application.
  • FIG. 1A illustrates a power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the storage system 130 has a storage battery 135 and a control system 131.
  • the control system 131 includes a protection circuit 137, a circuit 171, a circuit 172, a control circuit 134, and a memory 132.
  • the protection circuit 137 has a function of stopping the operation of the storage battery 135 when the storage battery 135 satisfies a predetermined condition. For example, when the current of the storage battery 135 exceeds a certain value, the operation is stopped. Also, for example, when the voltage of the storage battery 135 is equal to or higher than a certain value or lower than a certain value, the operation is stopped.
  • the protection circuit 137 preferably has a function of measuring the voltage and current of the storage battery 135.
  • the protection circuit 137 may control the storage battery 135 using the current and voltage of the storage battery 135 measured by the circuit 171 described later.
  • the protection circuit 137 may have a path which is connected to the positive electrode and the negative electrode of the storage battery 135 and shorts the two electrodes when the operation of the storage battery 135 is stopped.
  • a resistive element or a capacitive element may be provided in the path.
  • Circuit 171 is electrically connected to the positive electrode and the negative electrode of storage battery 135.
  • the circuit 171 has a function of measuring the current and voltage of the storage battery 135.
  • the circuit 171 is electrically connected to the control circuit 134 and receives a signal from the control circuit 134.
  • the circuit 171 preferably has a coulomb counter CC.
  • the coulomb counter CC has a function of calculating the integrated charge amount using the time characteristic of the current of the storage battery 135.
  • the ammeter which the coulomb counter has may be combined with the ammeter which the circuit 171 has.
  • Circuit 172 is electrically connected to the positive electrode and the negative electrode of storage battery 135.
  • the circuit 172 has a function of measuring the impedance of the storage battery 135.
  • the circuit 172 is also electrically connected to the control circuit 134 and receives a signal from the control circuit 134.
  • the control circuit 134 has a neural network NN.
  • Control circuit 134 is electrically connected to memory 132.
  • the control circuit 134 controls the current and voltage of the storage battery using the current and voltage of the storage battery measured by the circuit 171 or the like, and controls the charging condition and the discharging condition of the storage battery.
  • the storage system 130 may include a transistor 147 and a transistor 148.
  • the transistors 147 and 148 function as switches that cut off the current, and operate the switches when the protection circuit 137 determines that the storage battery 135 is to be stopped.
  • FIG. 1B illustrates a MOSFET including parasitic diodes as the transistor 147 and the transistor 148
  • an OS transistor may be used as the transistor 147 and the transistor 148. Details of the OS transistor will be described later. Further, the storage system 130 may not include any of the transistor 147 and the transistor 148.
  • the storage system 130 may have a fuse 176.
  • the storage system 130 may have a thermistor 174.
  • FIG. n is an integer of 2 or more.
  • each of the plurality of storage batteries 135 is called a storage battery 135_k (k is an integer of 1 or more and n or less).
  • the storage batteries 135_1 to 135_n are electrically connected in series.
  • the protective circuit 137, the circuit 171, and the circuit 172 are electrically connected to electrodes of both ends of the storage batteries 135_1 to 135_n, respectively.
  • FIG. 2B shows an example in which the storage system 130 has m control systems 131.
  • m is an integer of 2 or more.
  • each of the plurality of control systems 131 is referred to as a control system 131 — j (j is an integer of 1 or more and m or less).
  • the storage system 130 includes a plurality of battery groups 136.
  • each of the plurality of battery groups 136 is called a battery group 136_j.
  • Battery group 136 has a plurality of storage batteries electrically connected in series.
  • the plurality of battery groups 136 are electrically connected in parallel.
  • a control system 131 is connected to each battery group 136.
  • a control system 131_j is electrically connected to the battery group 136_j.
  • the protection circuit 137, the circuit 171, the circuit 172, the control circuit 134, and the memory 132 included in the control system 131 include the plurality of control systems 131. May be combined.
  • the control circuit 134 may provide control signals to the plurality of control systems 131.
  • FIG. 3 shows an example of the case of inferring the parameters of the storage battery 135 of the storage system 130 when learning data is given to the neural network NN of the storage system 130 in advance.
  • step S000 the process is started (START).
  • step S001 the storage system 130 is connected to an external power supply. Electric power is supplied to the storage system 130 from an external power supply. Note that the storage system 130 may not be connected to an external power supply. In that case, in the storage system 130, power may be supplied from the storage battery 135 to a circuit included in the control system.
  • step S002 the storage battery 135 is charged. In step S002, instead of charging the storage battery 135, discharging may be performed.
  • step S003 the operation of storage battery 135 is stopped. If charging is performed in step S002, the charging is stopped, and if discharging is performed, the discharging is stopped.
  • step S004 the OCV of the storage battery 135 is measured.
  • step S005 the impedance of the storage battery 135 is measured.
  • the impedance can be analyzed using the equivalent circuit shown in FIG.
  • the resistive element Ro the n resistive elements (the h resistive element is represented by a resistive element R_h, h is an integer of 1 or more and n or less), and the n capacitive elements ( The h-th capacitive element is denoted as capacitive element Ca_h.
  • the resistive element R_h and the capacitive element Ca_h are connected in parallel, and the resistive element Ro and the resistive elements R_1 to R_n are connected in series.
  • the measurement results of the impedance can be expressed as a Nyquist diagram and analyzed.
  • the diameter of the circular arc seen in the Nyquist diagram may be found to correspond to each resistance shown in FIG. 6 (B).
  • An example of a Nyquist diagram will be described later with reference to FIG.
  • parameters corresponding to phenomena such as ion diffusion, charge transfer, movement of electrons and ions, contact resistance, etc. are respectively separated from resistance and capacitance calculated from analysis results using the equivalent circuit shown in FIG. 6B. May be estimated.
  • the equivalent circuit has an impedance Ws.
  • the impedance Ws is electrically connected in series with the resistor R_n.
  • the impedance Ws is represented by a 45 ° straight line in the Nyquist diagram, and may be referred to as a Warburg impedance.
  • the impedance is measured for a range of frequencies. For example, it is preferable to measure at a frequency of 1 point, preferably 2 points or more, more preferably 10 points to 100 points in a range of 10 ⁇ Hz to 1 MHz, or 10 mHz to 50 kHz.
  • the power storage system of one embodiment of the present invention preferably includes an AC power supply.
  • measurement of step response may be performed.
  • the measurement of the step response may be evaluated using a simpler measurement system without requiring an AC power supply.
  • a constant voltage When applying a constant voltage to an element such as a storage battery for a certain period of time based on a step function (for example, a rectangular wave), measure the time change of the current of the storage battery in a period of applying a constant voltage and thereafter , Response characteristics (step response) can be evaluated.
  • the battery is not limited to a step function such as a rectangular wave, and a triangular wave, a sawtooth wave or the like may be used to apply a voltage to the storage battery.
  • the transfer function can be obtained using the waveform of the input voltage and the waveform of the output current.
  • the transfer function is expressed as a function of the complex number s. By substituting j ⁇ as the complex number s, the frequency characteristic of alternating current can be obtained.
  • step S006 the OCV measured in step S004 and the impedance measured in step S005 are input to the neural network NN.
  • a first signal is output from the neural network NN according to the value input in step S006.
  • the first signal is, for example, an estimated value of an increase in impedance, an estimated value of a decrease in discharge capacity, and the like when the operation of the storage battery is continued from now on. Alternatively, it is determination data based on the transition of these parameters or estimated values of these parameters.
  • a predetermined operation is performed according to the first signal.
  • the operation condition of the storage battery 135 is determined as the predetermined operation.
  • the charging current and the charging upper limit voltage are changed as the determination of the operating condition of the storage battery 135.
  • the FCC of the storage battery 135 is estimated, and the charge current is reduced according to the reduction of the FCC. Thereby, the fall of the discharge capacity of storage battery 135 can be controlled.
  • the upper limit voltage for charging is changed. Thereby, the fall of the discharge capacity of storage battery 135 can be controlled.
  • the storage battery 135 is classified according to the first signal as the predetermined operation performed in step S008. For example, classification is performed based on an estimated increase in impedance or an estimated decrease in discharge capacity.
  • step S099 the process ends.
  • FIGS. 4, 5 and 6A show an example of the case where the neural network NN of the storage system 130 performs learning.
  • Steps S200 to S204, step S210, and step S230 will be described using the flowchart shown in FIG.
  • step S200 the process is started.
  • step S201 the storage system 130 is connected to an external power supply. Electric power is supplied to the storage system 130 from an external power supply. Note that the storage system 130 may not be connected to an external power supply.
  • step S202 the storage battery 135 is fully charged.
  • step S203 the storage battery 135 is discharged to calculate the FCC of the storage battery.
  • step S204 the number of charge / discharge cycles of storage battery 135 is measured.
  • the number of charge / discharge cycles is the cumulative number of cycles of steps S202 to S204.
  • Step S210 is a connector a coupled from step S204 to step S211 of the flowchart shown in FIG.
  • Step S230 is a connector c coupled to step S204 from step S224 of the flowchart shown in FIG. 6A described later.
  • Steps S211 to S218 will be described using the flowchart shown in FIG.
  • steps S211 to S216 the storage battery 135 is charged, and the parameters of the storage battery 135 are measured.
  • step S211 the storage battery 135 is charged.
  • charging is performed such that, for example, the SOC decreases by 5% or more and less than 40%, or 5% or more and less than 20%.
  • the SOC before charging is 80%
  • charging is performed so that the SOC after charging is 55%, that is, the SOC decreases by 25%.
  • step S212 charging of the storage battery 135 is stopped.
  • step S213 the SOC of the storage battery 135 is calculated.
  • the SOC is calculated, for example, based on the full charge capacity of the storage battery calculated in step S203, and determining the amount of charge charged from step S211 to step S212.
  • step S214 the OCV of the storage battery 135 is measured.
  • step S215 the impedance of the storage battery 135 is measured.
  • step S216 the SOC calculated in step S213, the OCV measured in step S214, the impedance measured in step S215, and the number of charge / discharge cycles calculated in step S204 are input to the neural network NN.
  • the measured OCV and impedance are correlated with the SOC, and the SOC, OCV and impedance are correlated with the number of charge and discharge cycles.
  • step S217 when the SOC of the storage battery 135 is less than A [%], the process returns to step S211, and when the SOC is larger than A [%], the process proceeds to step S218.
  • Step S218 is a connector b coupled from step 217 to step S222 shown in FIG. 6 (A).
  • Steps S222 to S225, step 230 and step S299 will be described with reference to FIG.
  • step S222 the storage battery 135 is discharged.
  • the discharge is performed, for example, so that the SOC is 0% or more and less than 30%.
  • step S223 the discharge capacity is calculated and input to the neural network NN.
  • the discharge capacity is correlated with the number of charge / discharge cycles calculated in step S204.
  • step S224 when the number of charge / discharge cycles of storage battery 135 is less than or equal to x, the process proceeds to step S230, and when the number of charge / discharge cycles is greater than x, the process proceeds to step S225. Since step S230 is a connector c coupled from step S224 to step S204 shown in FIG. 4, when the number of charge / discharge cycles is x or less, processing is sequentially performed from step S204 based on the flowchart shown in FIG. Is done.
  • step S225 the weighting factor of the neural network NN is adjusted with respect to the parameter input in step S216 so as to obtain a desired output.
  • the weighting factor of the neural network NN is set such that the output of the neural network NN when the OCV and the impedance are input to the neural network NN has a value corresponding to the deterioration rate of the discharge capacity accompanying the charge and discharge cycle. adjust. More specifically, for example, a value corresponding to the rate of deterioration of the discharge capacity after a predetermined number of charge and discharge cycles may be output.
  • the neural network NN may output the determination result. For example, when the deterioration rate of the discharge capacity is a predetermined value, in this case, H1 or more, the output of the neural network NN is the first signal, and when the deterioration rate is smaller than H1, the output of the neural network NN is the first
  • the second signal is adjusted to be different from the second signal.
  • the first signal and the second signal are, for example, a high potential signal and a low potential signal.
  • H1 may be, for example, 60% or more and 98% or less, or 70% or more and 95% or less of the capacity at the start of use of the storage battery or the standard capacity.
  • H1 may be measured, for example, after performing charge and discharge cycles 10 times or more, 50 times or more, or 100 times or more.
  • FIG. 13 shows the results of impedance measurement of the lithium ion battery.
  • High frequency to low frequency sweep was performed with an amplitude of 15 mV in the range of 0.01 Hz to 200 kHz, and impedance measurement was performed.
  • the measurement apparatus used the Celltest System of Solartron Analytical.
  • FIG. 13A is called a gain diagram (Magnitude plot), the horizontal axis representing frequency (Frequency) and the vertical axis representing the magnitude of the impedance
  • FIG. 13 (B) is called a phase plot, and the horizontal axis represents frequency, and the vertical axis represents phase "theta.”
  • FIG. 13C is called a Nyquist diagram, in which the horizontal axis represents the real part (Z ') of the frequency response and the vertical axis represents the imaginary part (Z'') of the frequency response.
  • the measured values and the results calculated using the model showed a good correspondence.
  • CPE Constant Phase Element
  • Ca_1 the capacitive element Ca_1.
  • Z_CPE the impedance of CPE
  • the impedance Z_CPE can be expressed using the following equation. p is a value of 0 or more and 1 or less, and T is a constant.
  • the present embodiment shows an example of the configuration of the neural network NN.
  • FIG. 7 illustrates an example of a neural network of one embodiment of the present invention.
  • the neural network NN shown in FIG. 7 has an input layer IL, an output layer OL, and a hidden layer (intermediate layer) HL.
  • the neural network NN can be configured by a neural network having a plurality of hidden layers HL, that is, a deep neural network. Learning in a deep neural network may be called deep learning.
  • the output layer OL, the input layer IL, and the hidden layer HL each have a plurality of neuron circuits, and neuron circuits provided in different layers are connected via a synapse circuit.
  • the neural network NN a function of analyzing the operation and state of the storage battery is added by learning. Then, when the measured parameters of the storage battery are input to the neural network NN, arithmetic processing is performed in each layer. Arithmetic processing in each layer is performed by a product-sum operation of the output of the neuron circuit of the front layer and the weighting factor.
  • the layer-to-layer connection may be a full connection in which all neuron circuits are connected to each other, or a partial connection in which some neuron circuits are connected to each other.
  • a convolutional neural network may be used, in which only certain units are coupled between adjacent layers and have convolutional and pooling layers.
  • the CNN is used, for example, for image processing.
  • the convolutional layer for example, a product-sum operation of image data and a filter is performed.
  • the pooling layer is preferably placed immediately after the convolutional layer.
  • the convolution layer has a function of performing convolution on image data.
  • the convolution is performed by repeating a product-sum operation of a part of the image data and the filter value of the weight filter. Convolution in the convolution layer extracts features of the image.
  • a weight filter can be used for the convolution.
  • the image data input to the convolutional layer is subjected to filter processing using a filter.
  • the data subjected to convolution is converted by the activation function and then output to the pooling layer.
  • the activation function ReLU (Rectified Linear Units) or the like can be used.
  • ReLU is a function that outputs “0” when the input value is negative, and outputs the input value as it is when the input value is “0” or more.
  • a sigmoid function, a tanh function or the like can be used as the activation function.
  • the pooling layer has a function of performing pooling on image data input from the convolutional layer. Pooling is a process of dividing image data into a plurality of areas, extracting predetermined data for each area, and arranging the extracted data in a matrix. Pooling reduces the image data while leaving the features extracted by the convolutional layer. As pooling, maximum pooling, average pooling, Lp pooling and the like can be used.
  • the CNN performs feature extraction by the above convolution process and pooling process.
  • the CNN can be configured by a plurality of convolutional layers and pooling layers.
  • the entire bonding layer be arranged.
  • the entire bonding layer may be arranged in multiple layers.
  • the entire combined layer has a function of determining an image using image data subjected to convolution and pooling.
  • a configuration example of a neural network NN having a learning function will be described.
  • a configuration example of the neural network NN is shown in FIG.
  • the neural network NN is composed of a neuron circuit NC and a synapse circuit SC provided between the neuron circuits.
  • FIG. 8A shows a configuration example of a neuron circuit NC and a synapse circuit SC which constitute the neural network NN.
  • Input data x 1 to x L (L is a natural number) are input to the synapse circuit SC.
  • the synapse circuit SC has a function of storing a weighting coefficient w k (k is an integer of 1 or more and L or less). Weight coefficient w k corresponds to the strength of coupling between neuron circuits NC.
  • the neuron circuit NC When the input data x 1 to x L is input to the synapse circuit SC, the product of the input data x k input to the synapse circuit SC and the weight coefficient w k stored in the synapse circuit SC is input to the neuron circuit NC.
  • a value (x 1 w 1 + x 2 w 2 +... + X L w L ) obtained by adding (x k w k ) for k 1 to L , that is, obtained by a product-sum operation using x k and w k
  • the supplied value is supplied.
  • this value exceeds the threshold ⁇ of the neuron circuit NC, the neuron circuit NC outputs a high level signal y. This phenomenon is called firing of the neuron circuit NC.
  • FIG. 8 A model of a neural network NN constituting a hierarchical perceptron by using a neuron circuit NC and a synapse circuit SC is shown in FIG. 8 (B).
  • the neural network NN has an input layer IL, a hidden layer (intermediate layer) HL, and an output layer OL.
  • Input data x 1 to x L are output from the input layer IL.
  • the hidden layer HL has a hidden synapse circuit HS and a hidden neuron circuit HN.
  • the output layer OL has an output synapse circuit OS and an output neuron circuit ON.
  • the hidden neuron circuit HN the input data x k, the value obtained by the product-sum operation using a weight coefficient w k held in the hidden synapse circuit HS is supplied. Then, the output neuron circuit ON, the output of the hidden neuron circuit HN, the value obtained by the product-sum operation using a weight coefficient w k held in the output synapse circuit OS is supplied. Then, output data y 1 to y L are output from the output neuron circuit ON.
  • the neural network NN to which predetermined input data is given has a function of outputting, as output data, a value according to the weight coefficient held in the synapse circuit SC and the threshold ⁇ of the neuron circuit.
  • the neural network NN can perform supervised learning by inputting teacher data.
  • FIG. 8C shows a model of a neural network NN that performs supervised learning using an error back propagation method.
  • the hidden layer HL of one layer is shown in FIG. 8 (B) and (C)
  • the number of layers of the hidden layer HL can be two or more.
  • Deep learning can be performed by using a neural network (deep neural network (DNN)) having two or more hidden layers HL. Thereby, the accuracy of gradation correction can be enhanced.
  • DNN deep neural network
  • the operation of the entire neural network as shown in FIGS. 7 and 8 is performed by a large number of product-sum operations.
  • the product-sum operation described above is preferably performed by an analog product-sum operation circuit (hereinafter, referred to as APS (Analog Product-Sum circuit)).
  • the APS comprises an analog memory. By storing the weight coefficient obtained by learning in the above-mentioned analog memory, the APS can execute product-sum operation as it is as analog data. As a result, APS can construct a neural network efficiently with a small number of transistors.
  • analog memory refers to a storage device capable of storing analog data.
  • analog data refers to data having a resolution of 3 bits (eight values) or more.
  • the multivalued data may be called analog data.
  • a multi-level flash memory a ReRAM (Resistive Random Access Memory), a MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory), or a memory (OS memory) using an OS transistor can be used.
  • ReRAM Resistive Random Access Memory
  • MRAM Magneticoresistive Random Access Memory
  • OS memory a memory using an OS transistor
  • the channel formation region of the OS transistor preferably includes a metal oxide.
  • the metal oxide contained in the channel formation region preferably contains indium (In).
  • the metal oxide of the channel formation region is a metal oxide containing indium, the carrier mobility (electron mobility) of the OS transistor is high.
  • the metal oxide included in the channel formation region is preferably an oxide semiconductor containing an element M.
  • the element M is preferably aluminum (Al), gallium (Ga), tin (Sn) or the like.
  • Elements applicable to the other elements M include boron (B), silicon (Si), titanium (Ti), iron (Fe), nickel (Ni), germanium (Ge), yttrium (Y), zirconium (Zr) And molybdenum (Mo), lanthanum (La), cerium (Ce), neodymium (Nd), hafnium (Hf), tantalum (Ta), tungsten (W) and the like.
  • the element M a plurality of the aforementioned elements may be combined in some cases.
  • the element M is, for example, an element having a high binding energy to oxygen. For example, it is an element whose binding energy to oxygen is higher than that of indium.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is preferably a metal oxide containing zinc (Zn). Metal oxides containing zinc may be easily crystallized.
  • the metal oxide contained in the channel formation region is not limited to the metal oxide containing indium.
  • the metal oxide included in the channel formation region is, for example, a metal oxide not containing indium such as zinc tin oxide or gallium tin oxide, containing zinc, a metal oxide containing gallium, a metal oxide containing tin, or the like. It does not matter.
  • FIG. 9 shows a configuration example of a product-sum operation circuit.
  • the product-sum operation circuit MAC shown in FIG. 9 is a circuit that performs a product-sum operation on first data held in a memory cell described later and the input second data.
  • the first data and the second data can be analog data or multivalued data (discrete data).
  • the product-sum operation circuit MAC includes a current source circuit CS, a current mirror circuit CM, a circuit WDD, a circuit WLD, a circuit CLD, an offset circuit OFST, an activation function circuit ACTV, and a memory cell array CA.
  • the memory cell array CA includes a memory cell AM [1], a memory cell AM [2], a memory cell AMref [1], and a memory cell AMref [2].
  • the memory cell AM [1] and the memory cell AM [2] have a role of holding the first data, and the memory cell AMref [1] and the memory cell AMref [2] perform the product-sum operation. It has a function to hold the required reference data.
  • the reference data can also be analog data or multi-value data (discrete data) as in the first data and the second data.
  • the memory cell array CA shown in FIG. 9 two memory cells in the row direction and two in the column direction are arranged in a matrix, but in the memory cell array CA, three or more memory cells in the row direction are arranged Three or more in the direction may be arranged in a matrix. Further, in the case of performing multiplication instead of product-sum operation, the memory cell array CA may have a configuration in which one memory cell is arranged in the row direction and two or more memory cells are arranged in the column direction.
  • the memory cell AM [1], the memory cell AM [2], the memory cell AMref [1], and the memory cell AMref [2] each include a transistor Tr11, a transistor Tr12, and a capacitive element C1. .
  • the transistor Tr11 is preferably an OS transistor.
  • the transistor Tr11 can be manufactured at the same time as the transistor Tr11, which may shorten the manufacturing process of the product-sum operation circuit.
  • the channel formation region of the transistor Tr12 may be amorphous silicon, polycrystalline silicon, or the like instead of the oxide.
  • the first terminal of the transistor Tr11 is electrically connected to the gate of the transistor Tr12. Connected.
  • the first terminal of the transistor Tr12 is electrically connected to the wiring VR.
  • the first terminal of the capacitive element C1 is electrically connected to the gate of the transistor Tr12.
  • the second terminal of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WD, and the gate of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WL [1].
  • the second terminal of the transistor Tr12 is electrically connected to the wiring BL, and the second terminal of the capacitive element C1 is electrically connected to the wiring CL [1].
  • the connection point between the first terminal of the transistor Tr11, the gate of the transistor Tr12, and the first terminal of the capacitive element C1 is a node NM [1].
  • the current flowing from the wiring BL to the second terminal of the transistor Tr12 is I AM [1] .
  • the second terminal of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WD, and the gate of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WL [2].
  • the second terminal of the transistor Tr12 is electrically connected to the wiring BL, and the second terminal of the capacitive element C1 is electrically connected to the wiring CL [2].
  • the connection point between the first terminal of the transistor Tr11, the gate of the transistor Tr12, and the first terminal of the capacitive element C1 is a node NM [2].
  • the current flowing from the wiring BL to the second terminal of the transistor Tr12 is I AM [2] .
  • the second terminal of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WDref, and the gate of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WL [1].
  • the second terminal of the transistor Tr12 is electrically connected to the wiring BLref, and the second terminal of the capacitive element C1 is electrically connected to the wiring CL [1].
  • the connection point between the first terminal of the transistor Tr11, the gate of the transistor Tr12, and the first terminal of the capacitive element C1 is a node NMref [1].
  • the current flowing from the wiring BLref to the second terminal of the transistor Tr12 is I AMref [1] .
  • the second terminal of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WDref, and the gate of the transistor Tr11 is electrically connected to the wiring WL [2].
  • the second terminal of the transistor Tr12 is electrically connected to the wiring BLref, and the second terminal of the capacitive element C1 is electrically connected to the wiring CL [2].
  • the connection point between the first terminal of the transistor Tr11, the gate of the transistor Tr12, and the first terminal of the capacitive element C1 is a node NMref [2].
  • the current flowing from the wiring BLref to the second terminal of the transistor Tr12 is I AMref [2] .
  • the node NM [1], the node NM [2], the node NMref [1], and the node NMref [2] described above function as holding nodes for the respective memory cells.
  • the wiring VR causes current to flow between the first terminal and the second terminal of the transistor Tr12 of each of the memory cell AM [1], the memory cell AM [2], the memory cell AMref [1], and the memory cell AMref [2]. It is wiring for. Therefore, the wiring VR functions as a wiring for applying a predetermined potential. Note that in this embodiment, the potential supplied by the wiring VR is a reference potential or a potential lower than the reference potential.
  • the current source circuit CS is electrically connected to the wiring BL and the wiring BLref.
  • the current source circuit CS has a function of supplying current to the wiring BL and the wiring BLref. Note that the amounts of current supplied to the wiring BL and the wiring BLref may be different from each other. In this configuration example, it is assumed that the current flowing from the current source circuit CS to the wiring BL is I C and the current flowing from the current source circuit CS to the wiring BLref is I Cref .
  • the current mirror circuit CM has a line IE and a line IEref.
  • the wiring IE is electrically connected to the wiring BL, and in FIG. 9, the connection point of the wiring IE and the wiring BL is illustrated as a node NP.
  • the wiring IEref is electrically connected to the wiring BLref, and in FIG. 9, the connection point between the wiring IEref and the wiring BLref is a node NPref.
  • the current mirror circuit CM has a function of discharging a current according to the potential of the node NPref from the node NPref of the wiring BLref to the wiring IEref, and discharging a current of the same amount as the current to the wiring IE from the node NP of the wiring BL.
  • I CM the current discharged from the node NP to the wiring IE and the current discharged from the node NPref to the wiring IEref.
  • the circuit WDD is electrically connected to the wiring WD and the wiring WDref.
  • the circuit WDD has a function of transmitting data to be stored in each memory cell of the memory cell array CA.
  • the circuit WLD is electrically connected to the wiring WL [1] and the wiring WL [2].
  • the circuit WLD has a function of selecting a memory cell to which data is to be written when data is written to a memory cell included in the memory cell array CA.
  • the circuit CLD is electrically connected to the wiring CL [1] and the wiring CL [2].
  • the circuit CLD has a function of applying a potential to the second terminal of the capacitive element C of each memory cell included in the memory cell array CA.
  • the circuit OFST is electrically connected to the wiring BL and the wiring OE.
  • the circuit OFST has a function of measuring the amount of current flowing from the wiring BL to the circuit OFST and / or the amount of change in current flowing from the wiring BL to the circuit OFST.
  • the circuit OFST has a function of outputting the result of the measurement to the wiring OE.
  • the circuit OFST may be configured to output the result of the measurement as it is to the wiring OE as it is, or may be configured to convert the result of the measurement into a voltage and output the voltage to the wiring OE.
  • the current flowing from the wiring BL to the circuit OFST is denoted as I ⁇ .
  • the circuit OFST can be configured as shown in FIG. In FIG. 10, the circuit OFST includes a transistor Tr21, a transistor Tr22, a transistor Tr23, a capacitive element C2, and a resistive element R.
  • the first terminal of the capacitive element C2 is electrically connected to the wiring BL, and the first terminal of the resistive element R is electrically connected to the wiring BL.
  • the second terminal of the capacitive element C2 is electrically connected to the first terminal of the transistor Tr21, and the first terminal of the transistor Tr21 is electrically connected to the gate of the transistor Tr22.
  • the first terminal of the transistor Tr22 is electrically connected to the first terminal of the transistor Tr23, and the first terminal of the transistor Tr23 is electrically connected to the wiring OE.
  • An electrical connection point between the first terminal of the capacitive element C2 and the first terminal of the resistive element R is a node Na, and the second terminal of the capacitive element C2, the first terminal of the transistor Tr21, and the transistor Tr22
  • An electrical connection point between the gate and the node is a node Nb.
  • the second terminal of the resistance element R is electrically connected to the wiring VrefL.
  • the second terminal of the transistor Tr21 is electrically connected to the wiring VaL, and the gate of the transistor Tr21 is electrically connected to the wiring RST.
  • the second terminal of the transistor Tr22 is electrically connected to the wiring VDDL.
  • the second terminal of the transistor Tr23 is electrically connected to the wiring VSSL, and the gate of the transistor Tr23 is electrically connected to the wiring VbL.
  • the wiring VrefL is a wiring that supplies the potential Vref
  • the wiring VaL is a wiring that supplies the potential Va
  • the wiring VbL is a wiring that supplies the potential Vb.
  • the wiring VDDL is a wiring that supplies the potential VDD
  • the wiring VSSL is a wiring that supplies the potential VSS.
  • the potential VDD is a high level potential
  • the potential VSS is a low level potential.
  • the wiring RST is a wiring which provides a potential for switching the conduction state or non-conduction state of the transistor Tr21.
  • a source follower circuit is configured by the transistor Tr22, the transistor Tr23, the wiring VDDL, the wiring VSSL, and the wiring VbL.
  • the first current (hereinafter referred to as the first current) flows from the wiring BL, the resistance element R and the wiring VrefL correspond to the first current in the node Na and the resistance of the resistance element R. A potential is applied. At this time, the transistor Tr21 is turned on to apply the potential Va to the node Nb. After that, the transistor Tr21 is turned off.
  • a second current (hereinafter referred to as a second current) flows from the wiring BL
  • the node Na is generated by the resistance element R and the wiring VrefL, as in the case where the first current flows.
  • a potential corresponding to the second current and the resistance of the resistance element R is given.
  • the node Nb since the node Nb is in a floating state, when the potential of the node Na changes, the potential of the node Nb also changes due to capacitive coupling. Assuming that the change in the potential of the node Na is ⁇ V Na and the capacitive coupling coefficient is 1, the potential of the node Nb is Va + ⁇ V Na .
  • the potential Va + ⁇ V Na ⁇ V th is output from the wiring OE.
  • the potential ⁇ V Na can be output from the wiring OE.
  • Potential ⁇ V Na is determined according to the amount of change from the first current to the second current, resistance element R, and potential Vref. Since the resistance element R and the potential Vref can be known, the amount of change in current flowing to the wiring BL can be obtained from the potential ⁇ V Na by using the circuit OFST shown in FIG.
  • the activation function circuit ACTV is electrically connected to the wiring OE and the wiring NIL.
  • the result of the amount of change in current measured by the circuit OFST is input to the activation function circuit ACTV through the wiring OE.
  • the activation function circuit ACTV is a circuit that performs an operation according to a previously defined function system on the result.
  • a function system for example, a sigmoid function, a tanh function, a softmax function, a ReLU function, a threshold function or the like can be used, and these functions are applied as an activation function in a neural network.
  • FIG. 11 shows a timing chart of an operation example of the product-sum operation circuit MAC.
  • the timing chart in FIG. 11 shows the wiring WL [1], the wiring WL [2], the wiring WD, the wiring WDref, the node NM [1], the node NM [2], the node NMref [1], from time T01 to time T09.
  • the variation of the potentials of the node NMref [2], the wiring CL [1], and the wiring CL [2] is illustrated, and the variation of the magnitudes of the current I B ⁇ I ⁇ and the current I Bref is illustrated.
  • the current I B -I ⁇ indicates the sum of the currents flowing from the wiring BL to the memory cell AM [1] and the memory cell AM [2] of the memory cell array CA.
  • ⁇ From time T01 to time T02 a high level electric potential (denoted as High in FIG. 11) is applied to the wiring WL [1], and a low level electric potential (Low in FIG. 11) is supplied to the wiring WL [2]. Is applied).
  • a potential V PR -V W [1] larger than the ground potential (shown as GND in FIG. 11) is applied to the wiring WD, and a potential V PR larger than the ground potential is applied to the wiring WDref. It is applied.
  • a reference potential (represented as REFP in FIG. 11) is applied to the wiring CL [1] and the wiring CL [2].
  • the potential V W [1] is a potential corresponding to one of the first data. Further, the potential VPR is a potential corresponding to reference data.
  • V th is a threshold voltage of the transistor Tr12.
  • the potential held at the node is obtained by application of a potential from the wiring WD and the wiring WDref. It can not be rewritten.
  • the potential V W [2] is a potential corresponding to one of the first data.
  • a high level potential is applied to the gates of the transistors Tr11 of the memory cell AM [2] and the memory cell AMref [2], so that each of the memory cell AM [2] and the memory cell AMref [2] of the transistor Tr11 is turned on, and the potential of the node NM [2], V PR -V W [2], the potential of the node Nmref [2], a V PR.
  • the current from the current source circuit CS is supplied to the wiring BLref.
  • current is discharged to the wiring BLref by the current mirror circuit CM, the memory cell AMref [1], and the memory cell AMref [2].
  • the current supplied from the current source circuit CS is I Cref and the current discharged by the current mirror circuit CM is I CM, 0 in the wiring BLref, the following equation is established according to Kirchhoff's law.
  • the potential V x [1] is a potential corresponding to one of the second data.
  • the increase in the potential of the gate of the transistor Tr12 is a potential obtained by multiplying the change in the potential of the wiring CL [1] by the capacitive coupling coefficient determined by the configuration of the memory cell.
  • the capacitive coupling coefficient is calculated by the capacitance of the capacitive element C1, the gate capacitance of the transistor Tr2, and the parasitic capacitance.
  • the increase of the potential of the wiring CL [1] and the increase of the potential of the gate of the transistor Tr12 are described as the same value. This corresponds to setting the respective capacitive coupling coefficients of the memory cell AM [1] and the memory cell AMref [1] to one.
  • the capacitive coupling coefficient is set to 1
  • the potential V X [1] is applied to the second terminal of the capacitive element C1 of each of the memory cell AM [1] and the memory cell AMref [1].
  • the potentials of [1] and the node NMref [1] rise by V X [1] , respectively.
  • I AMref [1] the current flowing from the wiring BLref to the first terminal of the memory cell AMref [1] through the second terminal of the transistor Tr12 is I AMref [1], 1 , I AMref [1], 1 is It can be expressed by a formula.
  • ⁇ I ⁇ is referred to as a difference current in the product-sum operation circuit MAC.
  • the differential current ⁇ I ⁇ can be expressed as the following equation using equations (E1) to (E10).
  • the differential current ⁇ I ⁇ which is given by the equation (E1) to the equation (E8) and the equation (E12) to the equation (E15) can be expressed as the following equation.
  • the differential current ⁇ I ⁇ input to the circuit OFST is in accordance with the sum of the products of the plurality of first data potential V w and the plurality of second data potential V x. Value. That is, by measuring the difference current ⁇ I ⁇ with the circuit OFST, it is possible to obtain the value of the product-sum of the first data and the second data.
  • a reference potential is applied to the wiring CL [1] and the wiring CL [2] from time T08 to time T09.
  • the reference potential is applied to the second terminals of the capacitive elements C1 of the memory cell AM [1], the memory cell AM [2], the memory cell AMref [1], and the memory cell AMref [2].
  • the potentials of the nodes NM [1], NM [2], NMref [1], and NMref [2] return to the potentials from time T06 to time T07, respectively.
  • V W [1] is applied to the wiring CL [1]
  • the wiring CL [1] and the wiring CL [2] are each V x [1]
  • the potential applied to the wiring CL [1] and the wiring CL [2] may be lower than the reference potential REFP.
  • REFP a potential lower than the reference potential REFP
  • the memory cell connected to the wiring RW [1] and / or the wiring CL [2] The potential of the holding node can be lowered by capacitive coupling.
  • the product of the first data and one of the second data which is a negative value can be performed.
  • the wiring CL [2] the case of applying -V x [2] rather than V x [2]
  • the differential current [Delta] I alpha expressed as the following formula be able to.
  • the memory cell array CA having memory cells arranged in a matrix of two rows and two columns is dealt with, but a memory cell array of one row and two columns or more, or three rows or more and three columns
  • the product-sum operation can be similarly performed on the above memory cell array.
  • the product-sum operation circuit uses one of the plurality of columns as a memory cell for holding reference data (potential V PR ), thereby simultaneously performing product-sum operation processing for the number of remaining columns among the plurality of columns. It can be done. That is, by increasing the number of columns of the memory cell array, it is possible to provide an arithmetic circuit that realizes high-speed product-sum operation processing. Further, by increasing the number of rows, the number of terms to be added in the product-sum operation can be increased.
  • the differential current ⁇ I ⁇ when the number of rows is increased can be expressed by the following equation.
  • the number of rows of the memory cell AM is the number of neurons in the front layer.
  • the number of rows of memory cells AM corresponds to the number of output signals of the neurons of the previous layer input to the next layer.
  • the number of columns of the memory cell AM is the number of neurons in the next layer.
  • the number of columns of the memory cell AM corresponds to the number of output signals of the neuron output from the next layer. That is, since the number of rows and the number of columns of the memory cell array of the product-sum operation circuit are determined by the number of neurons of the front layer and the next layer, the number of rows and the number of columns of the memory cell array according to the neural network to be configured. You can define and design.
  • Embodiment 4 shows an example of a structure that can be applied to the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the cylindrical secondary battery 400 has a positive electrode cap (battery lid) 401 on the top surface, and a battery can (outer can) 402 on the side and bottom.
  • the positive electrode cap 401 and the battery can (outer can) 402 are insulated by a gasket (insulation packing) 410.
  • a positive electrode terminal (positive electrode current collection lead) 403 is connected to the positive electrode 404, and a negative electrode terminal (negative electrode current collection lead) 407 is connected to the negative electrode 406. Both the positive electrode terminal 403 and the negative electrode terminal 407 can use metal materials, such as aluminum.
  • the negative electrode terminal 407 is welded to the bottom of the battery can 402.
  • the positive electrode terminal 403 is welded to the conductive plate 419 and electrically connected to the positive electrode cap 401 via the explosion-proof plate 412 and the PTC (Positive Temperature Coefficient) element 411.
  • the PTC element 411 is a thermosensitive resistance element whose resistance increases when the temperature rises, and the amount of current is limited by the increase of the resistance to prevent abnormal heat generation.
  • a barium titanate (BaTiO 3 ) -based semiconductor ceramic or the like can be used for the PTC element.
  • FIG. 14B illustrates an example of a power storage system 415.
  • the storage system 415 has a plurality of secondary batteries 400.
  • the positive electrode of each secondary battery is in contact with and electrically connected to the conductor 424 separated by the insulator 425.
  • the conductor 424 is electrically connected to the control system 420 through the wire 423.
  • the negative electrode of each secondary battery is electrically connected to the control system 420 through a wire 426.
  • the control system 420 the control system described in the above embodiment can be used.
  • FIG. 14C illustrates an example of the power storage system 415.
  • the storage system 415 includes a plurality of secondary batteries 400, and the plurality of secondary batteries 400 are sandwiched between the conductive plate 413 and the conductive plate 414.
  • the plurality of secondary batteries 400 are electrically connected to the conductive plate 413 and the conductive plate 414 by the wiring 416.
  • the plurality of secondary batteries 400 may be connected in parallel, may be connected in series, or may be connected in series and then connected in series. By configuring the storage system 415 including the plurality of secondary batteries 400, large power can be extracted.
  • a temperature control device may be provided between the plurality of secondary batteries 400.
  • the secondary battery 400 When the secondary battery 400 is overheated, it can be cooled by the temperature controller, and when the secondary battery 400 is too cold, it can be heated by the temperature controller. Therefore, the performance of the storage system 415 is less likely to be affected by the outside air temperature.
  • the storage system 415 is electrically connected to the control system 420 through the wiring 421 and the wiring 422.
  • the control system 420 the control system described in the above embodiment can be used.
  • the wiring 421 is electrically connected to the positive electrode of the plurality of secondary batteries 400 via the conductive plate 413
  • the wiring 422 is electrically connected to the negative electrode of the plurality of secondary batteries 400 via the conductive plate 414.
  • FIG. 15A is a view showing an appearance of the secondary battery pack 530.
  • FIG. 15B is a view for explaining the configuration of the secondary battery pack 530.
  • the secondary battery pack 530 has a circuit board 500 and a secondary battery 513.
  • a label 510 is attached to the secondary battery 513.
  • the circuit board 500 is fixed by a seal 515.
  • the secondary battery pack 530 also has an antenna 514.
  • the circuit board 500 has a control system 590.
  • the control system 590 can use the control system described in the above embodiment.
  • a control system 590 is provided on a circuit board 500.
  • the circuit board 500 is electrically connected to the terminal 511.
  • the circuit board 500 is electrically connected to the antenna 514, one of the positive electrode lead and the negative electrode lead 551 of the secondary battery 513, and the other 552 of the positive electrode lead and the negative electrode lead.
  • a circuit system 590a provided over the circuit board 500 and a circuit system 590b electrically connected to the circuit board 500 through the terminal 511 may be provided.
  • a part of the control system of one embodiment of the present invention is provided in the circuit system 590a, and another part is provided in the circuit system 590b.
  • the protective circuit 137 described in the above embodiment is provided for the circuit system 590a, and the circuit 171, the circuit 172, the control circuit 134, and the memory 132 described in the above embodiment are provided for the circuit system 590b.
  • the antenna 514 is not limited to the coil shape, and may be, for example, a linear shape or a plate shape.
  • an antenna such as a planar antenna, an aperture antenna, a traveling wave antenna, an EH antenna, a magnetic field antenna, or a dielectric antenna may be used.
  • the antenna 914 may be a flat conductor. This flat conductor can function as one of the conductors for electric field coupling. That is, the antenna 914 may function as one of the two conductors of the capacitor. Thus, power can be exchanged not only by the electromagnetic field and the magnetic field but also by the electric field.
  • the secondary battery pack 530 has a layer 516 between the antenna 514 and the secondary battery 513.
  • the layer 516 has a function of shielding an electromagnetic field of the secondary battery 513, for example.
  • a magnetic material can be used as the layer 516.
  • the secondary battery 513 has a wound battery element 593 as shown in FIG. 15 (C).
  • the battery element 593 includes a negative electrode 594, a positive electrode 595, and a separator 596.
  • the negative electrode 594 and the positive electrode 595 are stacked so as to overlap each other with the separator 596 interposed therebetween, and the laminated sheet is wound.
  • a next-generation clean energy vehicle such as a hybrid vehicle (HEV), an electric vehicle (EV), or a plug-in hybrid vehicle (PHEV) can be realized.
  • HEV hybrid vehicle
  • EV electric vehicle
  • PHEV plug-in hybrid vehicle
  • FIG. 16 a vehicle using the power storage system which is an embodiment of the present invention is illustrated.
  • An automobile 8400 shown in FIG. 16A is an electric automobile using an electric motor as a motive power source for traveling. Alternatively, it is a hybrid vehicle that can appropriately select and use an electric motor and an engine as power sources for traveling. By using one aspect of the present invention, a vehicle having a long cruising distance can be realized.
  • a car 8400 has a storage system. The storage system not only drives the electric motor 8406, but can also supply power to light emitting devices such as the headlight 8401 and a room light (not shown).
  • the power storage system can supply power to a display device such as a speedometer or a tachometer which the automobile 8400 has.
  • the power storage system can supply power to a navigation system or the like included in the automobile 8400.
  • FIG. 16B An automobile 8500 illustrated in FIG. 16B can be charged by receiving power supply from an external charging facility to a power storage system 8024 included in the automobile 8500 by a plug-in system, a non-contact power feeding system, or the like.
  • FIG. 16B shows a state where charging is performed via a cable 8022 to a storage system 8024 mounted on a vehicle 8500 from a ground-mounted charging device 8021.
  • the charging method, the standard of the connector, etc. may be appropriately performed by a predetermined method such as CHAdeMO (registered trademark) or combo.
  • the charging device 8021 may be a charging station provided in a commercial facility, or may be a home power source.
  • the plug-in technology can charge the storage system 8024 mounted on the automobile 8500 by external power supply. Charging can be performed by converting alternating current power to direct current power via a conversion device such as an ACDC converter.
  • the power receiving device may be mounted on a vehicle, and power may be supplied contactlessly from a ground power transmitting device for charging.
  • charging can be performed not only while the vehicle is stopped but also while it is traveling by incorporating the power transmission device on the road or the outer wall.
  • power may be transmitted and received between vehicles using this method of non-contact power feeding.
  • a solar cell may be provided on the exterior of the vehicle to charge the storage system when the vehicle is stopped or traveling.
  • an electromagnetic induction method or a magnetic resonance method can be used for such non-contact power supply.
  • FIG. 16C is an example of a motorcycle using the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the scooter 8600 shown in FIG. 16C includes a storage system 8602, a side mirror 8601, and a direction indicator light 8603.
  • the storage system 8602 can supply the direction indicator light 8603 with electricity.
  • the scooter 8600 shown in FIG. 16C can store the storage system 8602 in the under-seat storage 8604.
  • the storage system 8602 can be stored in the under-seat storage 8604 even if the under-seat storage 8604 is small.
  • FIG. 17A illustrates an example of an electric bicycle using the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the power storage system of one embodiment of the present invention can be applied to the electric bicycle 8700 illustrated in FIG.
  • the storage system of one embodiment of the present invention includes, for example, a plurality of storage batteries, a protection circuit, and a neural network.
  • the electric bicycle 8700 includes a storage system 8702.
  • the storage system 8702 can supply electricity to a motor that assists the driver.
  • the storage system 8702 can be carried and illustrated in FIG. 17B in a state of being removed from the bicycle.
  • the storage system 8702 incorporates a plurality of storage batteries 8701 included in the storage system of one embodiment of the present invention, and the display unit 8703 can display the remaining battery capacity and the like.
  • the power storage system 8702 also includes a control system 8704 of one embodiment of the present invention.
  • Control system 8704 is electrically connected to the positive electrode and the negative electrode of storage battery 8701. As a control system 8704, the control system described in the above embodiment can be used.
  • a storage battery included in a storage system mounted on a vehicle 8400 illustrated in FIG. 16A will be described in more detail with reference to FIG.
  • the car 8400 has a plurality of secondary batteries. If an IC incorporating a life estimation unit is mounted as a protection circuit of the secondary battery, neural network processing for control of the secondary battery can be performed. Even in an automobile 8400 using 1000 or more secondary batteries, neural network processing for controlling the secondary batteries can be efficiently performed.
  • the secondary battery many small cylindrical secondary batteries may be used side by side with respect to the floor portion in the car.
  • a battery pack in which a plurality of laminated secondary batteries are combined may be installed on the floor portion in the vehicle.
  • the photoelectric conversion element 8405 may be provided in a ceiling portion of the automobile 8400.
  • the light emitted to the photoelectric conversion element 8405 can be photoelectrically converted and stored in the battery pack 8402.
  • the car 8400 also has a sensor 8407.
  • the sensor 8407 has a function of measuring the temperature of air outside the automobile 8400. In the present specification and the like, the temperature of the air outside the automobile 8400 may be referred to as the outside air temperature. Also, the sensor 8407 may be called an outside air temperature sensor.
  • the vehicles shown in FIG. 16, FIG. 17 (A) and FIG. 18 (A) can be equipped with a navigation system.
  • the navigation system preferably comprises the control system described in the previous embodiment.
  • FIG. 18B shows the interior of a car 8400.
  • the navigation system has a display 8411 and a microphone.
  • the display portion 8411 preferably includes a touch sensor.
  • a user of navigation can input information using an input to a touch sensor of the display portion 8411 and an audio input to a microphone.
  • the windshield 8404 and the side mirror 8403 may each have a display.
  • the navigation system 8411 can display information on one or more of the display unit 8407, the display unit of the windshield 8404, and the display unit of the side mirror 8403.
  • FIG. 8 An example of using a cellular phone 8412 as a navigation system is shown in FIG. 8
  • An enlarged view of the display portion 8413 of the mobile phone 8412 is shown in FIG.
  • step S300 the process is started.
  • step S301 the user of the navigation system inputs destination information into the navigation system.
  • step S302 the navigation system calculates an average value, an integrated value, a maximum value, and the like of the discharge output to the destination. Also, the remaining capacity (RC) of the storage battery and the impedance Z are acquired. It may take time to measure the impedance Z. Also, the impedance Z may be measured by electrically connecting an external measuring device. Therefore, it is preferable to use a value obtained in advance as the impedance Z. For example, among the values of the measured impedance Z, values measured within one week, or values measured within one month, or values measured within three months are used.
  • step S303 the navigation system estimates the dischargeable capacity C (x) corresponding to the discharge output P (x) based on the outside air temperature To, the remaining capacity (RC) and the impedance Z. For example, dischargeable capacities C (1) to C (n) corresponding to arbitrary discharge outputs P (1) to P (n) (where n is an integer of 2 or more) are estimated.
  • the discharge output P is not necessarily a constant value, and its value changes in the traveling route.
  • step S304 the navigation system estimates the travelable distance L (x) using the dischargeable capacity C (x) calculated in step S303.
  • step S305 after reaching the destination, it is estimated whether it is possible to reach the charging spot. Specifically, the length of the route from the current location is shorter than L (x), and a charging spot including a destination in the middle of the route from the current location is searched. If a charging spot (called charging spot E (a)) corresponding to the condition is found, the process proceeds to step S306, and if it is not found, the process proceeds to step S311.
  • Step S311 is a connector d coupled to step S312 shown in FIG.
  • step S306 the navigation system starts guidance to a destination.
  • the navigation system may start to control the travel of the vehicle to reach the destination.
  • step S309 the vehicle stops at the charging spot E (a) after reaching the destination and charges the storage battery.
  • Step 311 is a connector d coupled from step S305 shown in FIG. 19 and proceeds to step S312.
  • step S312 the navigation system searches for a charging spot located in the route from the current location to the destination, proceeds to step S313 when the charging spot is found in the route, and proceeds to step S321 when the charging spot is not found. .
  • step S313 the navigation system acquires position information for each of E (y) located in the route from the current location to the destination. For example, position information of charging spots E (1) to E (m) (where m is an integer of 1 or more) is acquired.
  • step S314 the path length L (y) from the current location to the charging spot E (y) is calculated.
  • step S315 If there is a combination of E (y) and P (x) satisfying L (y) ⁇ L (x) in step S315, the process proceeds to step S316. If not, the process proceeds to step S21.
  • step S316 the navigation system displays a combination of E (y) and P (x) satisfying L (y) ⁇ L (x).
  • the numerical value of P (x) may be displayed, or the name may be displayed with a name corresponding to P (x). For example, names such as a high output “high output mode” and a low output “power saving mode” are displayed.
  • step S321 the navigation system displays, on the display unit, a message requesting the user to change the destination.
  • step S322 is a connector e coupled to step S301 in FIG. 19.
  • step S301 the user reselects the destination.
  • step S317 when there are a plurality of combinations of E (y) and P (x), the user can select one of a plurality of combinations of E (y) and P (x) displayed on the display unit, Choose one.
  • step S318 the navigation system starts guidance based on the combination of E (y) and P (x) selected in step S313. Alternatively, the navigation system may start to control the travel of the vehicle to reach the destination.
  • step S319 the process ends.
  • FIGS. 21A and 21B show an example of a foldable tablet terminal.
  • the tablet terminal 9600 illustrated in FIGS. 21A and 21B includes a housing 9630 a, a housing 9630 b, a movable portion 9640 which connects the housing 9630 a and the housing 9630 b, a display portion 9631, and a display mode switching switch 9626.
  • FIG. 21A shows a state in which the tablet terminal 9600 is opened
  • FIG. 21B shows a state in which the tablet terminal 9600 is closed.
  • the tablet terminal 9600 includes a power storage body 9635 inside the housings 9630 a and 9630 b.
  • the power storage unit 9635 is provided over the housing 9630 a and the housing 9630 b through the movable portion 9640.
  • a portion of the display portion 9631 can be a touch panel region, and data can be input by touching a displayed operation key.
  • the keyboard button can be displayed on the display portion 9631 by touching the position where the keyboard display switching button of the touch panel is displayed with a finger, a stylus, or the like.
  • the display mode switching switch 9626 can switch the display orientation such as vertical display or horizontal display, and can select switching between black and white display and color display.
  • the power saving mode switching switch 9625 can optimize display luminance in accordance with the amount of outside light at the time of use detected by the light sensor incorporated in the tablet terminal 9600.
  • the tablet type terminal may incorporate not only an optical sensor but also other detection devices such as a sensor for detecting inclination of a gyro, an acceleration sensor or the like.
  • FIG. 21B illustrates the tablet terminal closed, which includes the housing 9630, a solar battery 9633, and the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the power storage system includes a control system 9634 and a power storage unit 9635.
  • Control system 9634 includes protection circuit 9639 and charge / discharge control circuit 9638 including DCDC converter 9636.
  • DCDC converter 9636 As the control system 9634, the control system described in the above embodiment can be used.
  • the charge and discharge control circuit 9638 includes, for example, the control circuit 134 described in the above embodiment.
  • the housing 9630a and the housing 9630b can be folded so as to overlap when not in use. Since the display portion 9631 can be protected by folding, durability of the tablet terminal 9600 can be improved.
  • the tablet type terminal shown in FIGS. 21A and 21B has a function of displaying various information (still image, moving image, text image, etc.), calendar, date or time, etc.
  • a function of displaying on the display portion, a touch input function of performing touch input operation or editing of information displayed on the display portion, a function of controlling processing by various software (programs), and the like can be provided.
  • Electric power can be supplied to the touch panel, the display portion, the video signal processing portion, or the like by the solar battery 9633 mounted on the surface of the tablet terminal.
  • the solar battery 9633 can be provided on one side or both sides of the housing 9630, and can be efficiently charged with the power storage unit 9635.
  • FIG. 21C illustrates a solar cell 9633, a storage battery 9635, a DCDC converter 9636, a converter 9637, switches SW1 to SW3, and a display portion 9631.
  • the DCDC converter 9636, the converter 9637, and the switches SW1 to SW3 are illustrated.
  • the charge / discharge control circuit 9638 and the protection circuit 9639 correspond to the control circuit 9634 corresponding to the charge / discharge control circuit 9638 shown in FIG. 21 (B).
  • the electric power generated by the solar cell is stepped up or down by the DCDC converter 9636 so as to be a voltage for charging the power storage unit 9635. Then, when the power from the solar cell 9633 is used for the operation of the display portion 9631, the switch SW1 is turned on, and the converter 9637 boosts or steps down the voltage necessary for the display portion 9631. In addition, when display on the display portion 9631 is not performed, the switch SW1 is turned off and the switch SW2 is turned on to charge the power storage unit 9635.
  • the solar cell 9633 is illustrated as an example of the power generation means, it is not particularly limited, and the power storage body 9635 is charged by another power generation means such as a piezoelectric element (piezo element) or a thermoelectric conversion element (Peltier element). It may be a configuration.
  • a non-contact power transmission module that charges and receives power by wireless (non-contact) charging, or a combination of other charging means may be used.
  • FIG. 22 shows an example of another electronic device.
  • a display device 8000 is an example of an electronic device mounted with the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the display device 8000 corresponds to a display device for receiving a TV broadcast, and includes a housing 8001, a display portion 8002, a speaker portion 8003, a secondary battery 8004, and the like.
  • the detection system according to one embodiment of the present invention is provided inside the housing 8001.
  • the display device 8000 can receive power supply from a commercial power supply, or can use power stored in the secondary battery 8004.
  • the display portion 8002 includes a liquid crystal display device, a light emitting device including a light emitting element such as an organic EL element in each pixel, an electrophoretic display device, a DMD (Digital Micromirror Device), a PDP (Plasma Display Panel), and an FED (Field Emission Display). Etc.) can be used.
  • a light emitting device including a light emitting element such as an organic EL element in each pixel
  • an electrophoretic display device a DMD (Digital Micromirror Device), a PDP (Plasma Display Panel), and an FED (Field Emission Display). Etc.) can be used.
  • the voice input device 8005 also uses a secondary battery.
  • the voice input device 8005 includes the power storage system described in the above embodiment.
  • the voice input device 8005 has a plurality of sensors (optical sensor, temperature sensor, humidity sensor, barometric pressure sensor, illuminance sensor, motion sensor, etc.) including a microphone in addition to a wireless communication element, and other words are given by the user's command Power supply operation of a device such as the display device 8000, light amount adjustment of the lighting device 8100, and the like can be performed.
  • the voice input device 8005 can operate peripheral devices by voice and can replace the manual remote control.
  • the voice input device 8005 has wheels and mechanical moving means, moves in the direction in which the user can hear the voice, hears the command accurately with the built-in microphone, and displays the contents on the display portion 8008. Or a touch input operation of the display portion 8008 can be performed.
  • the voice input device 8005 can also function as a charging dock of a portable information terminal 8009 such as a smartphone.
  • the portable information terminal 8009 and the voice input device 8005 can transmit and receive power by wire or wirelessly. There is no need to carry the portable information terminal 8009 indoors, and it is necessary to manage the secondary battery by the voice input device 8005 in order to avoid load and deterioration of the secondary battery while securing the necessary capacity. It is desirable to be able to perform maintenance and the like. Further, since the voice input device 8005 has a speaker 8007 and a microphone, hands-free conversation can be performed even while the portable information terminal 8009 is being charged. In addition, if the capacity of the secondary battery of the voice input device 8005 is lowered, it moves in the direction of the arrow, and charging may be performed by wireless charging from the charging module 8010 connected to the external power supply.
  • the voice input device 8005 may be placed on a table. Also, the voice input device 8005 may be moved to a desired position by providing wheels or mechanical moving means, or no base or wheel is provided, and the voice input device 8005 is fixed to a desired position, for example, on the floor. You may
  • the display device includes all display devices for displaying information, such as for personal computers, for displaying advertisements, as well as for receiving TV broadcasts.
  • a stationary lighting device 8100 is an example of an electronic device using a secondary battery 8103 controlled by a microprocessor (including APS) which controls charging.
  • the lighting device 8100 includes a housing 8101, a light source 8102, a secondary battery 8103, and the like.
  • FIG. 22 illustrates the case where the secondary battery 8103 is provided inside the ceiling 8104 on which the housing 8101 and the light source 8102 are installed, the secondary battery 8103 is provided inside the housing 8101. It may be done.
  • the lighting device 8100 can receive power from a commercial power supply. Alternatively, the lighting device 8100 can use power stored in the secondary battery 8103.
  • the secondary battery 8103 is a stationary type provided on, for example, the side wall 8105, the floor 8106, the window 8107, etc. other than the ceiling 8104. It can also be used for the lighting apparatus of the above, or for table-top lighting apparatus etc.
  • an artificial light source which artificially obtains light using electric power can be used.
  • a discharge lamp such as an incandescent lamp and a fluorescent lamp
  • a light emitting element such as an LED or an organic EL element are mentioned as an example of the artificial light source.
  • an air conditioner having an indoor unit 8200 and an outdoor unit 8204 is an example of an electronic device using a secondary battery 8203.
  • the indoor unit 8200 includes a housing 8201, an air outlet 8202, a secondary battery 8203, and the like.
  • FIG. 22 illustrates the case where the secondary battery 8203 is provided in the indoor unit 8200, the secondary battery 8203 may be provided in the outdoor unit 8204. Alternatively, the secondary battery 8203 may be provided in both the indoor unit 8200 and the outdoor unit 8204.
  • the air conditioner can receive power from a commercial power supply, or can use power stored in the secondary battery 8203.
  • an electric refrigerator-freezer 8300 is an example of an electronic device using a secondary battery 8304.
  • the electric refrigerator-freezer 8300 includes a housing 8301, a refrigerator door 8302, a freezer door 8303, a secondary battery 8304, and the like.
  • the secondary battery 8304 is provided in the housing 8301.
  • the electric refrigerator-freezer 8300 can receive power supply from a commercial power supply, or can use power stored in the secondary battery 8304.
  • the power usage rate when the electronic equipment is not used, especially in a time zone where the ratio of the amount of power actually used (referred to as the power usage rate) to the total amount of power that can be supplied by the commercial power supply source is low.
  • the power usage rate By storing power in the secondary battery, it is possible to suppress an increase in the power usage rate outside the above time zone.
  • the electric refrigerator-freezer 8300 electric power is stored in the secondary battery 8304 at night when the cold room door 8302 and the freezer room door 8303 are not opened / closed because the air temperature is low. Then, in the daytime when the temperature of the room rises and the refrigerator door 8302 and the freezer door 8303 are opened and closed, by using the secondary battery 8304 as an auxiliary power source, it is possible to suppress the daytime power usage rate low.
  • the secondary battery can be mounted on any electronic device other than the above-described electronic device. According to one aspect of the present invention, the cycle characteristics of the secondary battery are improved. Therefore, by mounting a microprocessor (including an APS) which controls charging, which is one embodiment of the present invention, in the electronic device described in this embodiment, an electronic device with a longer lifetime can be provided. This embodiment can be implemented in appropriate combination with the other embodiments.
  • FIGS Examples of mounting the power storage system of one embodiment of the present invention on an electronic device are illustrated in FIGS.
  • a television set also referred to as a television or a television receiver
  • a monitor for a computer for example, a digital camera, a digital video camera, a digital photo frame, a portable device
  • a telephone set also referred to as a mobile phone or a mobile phone device
  • a portable game machine for example, a portable information terminal, a sound reproduction device, a large game machine such as a pachinko machine, and the like can be given.
  • FIG. 23A illustrates an example of a mobile phone.
  • the mobile phone 7400 includes an operation button 7403, an external connection port 7404, a speaker 7405, a microphone 7406, and the like in addition to the display portion 7402 incorporated in a housing 7401.
  • the mobile phone 7400 includes the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the storage system of one embodiment of the present invention includes, for example, a storage battery 7407 and the control system described in the above embodiment, and the control system preferably includes, for example, a protective circuit, a control circuit, a neural network, or the like. .
  • FIG. 23B shows a state where the mobile phone 7400 is bent.
  • the storage battery 7407 provided in the inside may also be bent.
  • the bent state of the storage battery having flexibility is shown in FIG.
  • a control system 7408 is electrically connected to the storage battery.
  • the control system described in the above embodiment can be used.
  • a storage battery having a flexible shape along the inner or outer wall of a house or building, or along the curved surface of the interior or exterior of a car.
  • FIG. 23D shows an example of a bangle type display device.
  • the portable display device 7100 includes a housing 7101, a display portion 7102, an operation button 7103, and the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the storage system of one embodiment of the present invention includes, for example, a storage battery 7104 and the control system described in the above embodiment, and the control system preferably includes, for example, a protective circuit, a control circuit, a neural network, or the like. .
  • FIG. 23E illustrates an example of a wristwatch-type portable information terminal.
  • the portable information terminal 7200 includes a housing 7201, a display portion 7202, a band 7203, a buckle 7204, an operation button 7205, an input / output terminal 7206, and the like.
  • the portable information terminal 7200 can execute various applications such as mobile phone, electronic mail, text browsing and creation, music reproduction, Internet communication, computer games and the like.
  • the display portion 7202 is provided with a curved display surface, and display can be performed along the curved display surface.
  • the display portion 7202 is provided with a touch sensor, and can be operated by touching the screen with a finger, a stylus, or the like.
  • the application can be activated by touching an icon 7207 displayed on the display portion 7202.
  • the operation button 7205 can have various functions such as power on / off operation, wireless communication on / off operation, manner mode execution / cancellation, power saving mode execution / cancellation, etc. in addition to time setting. .
  • the function of the operation button 7205 can be freely set by an operating system incorporated in the portable information terminal 7200.
  • the portable information terminal 7200 can execute near-field wireless communication according to the communication standard. For example, it is possible to make a hands-free call by intercommunicating with a wireless communicable headset.
  • the portable information terminal 7200 includes an input / output terminal 7206, and can directly exchange data with other information terminals via a connector.
  • charging can be performed through the input / output terminal 7206. Note that the charging operation may be performed by wireless power feeding without using the input / output terminal 7206.
  • the portable information terminal 7200 includes the power storage system of one embodiment of the present invention.
  • the storage system preferably includes a storage battery and the control system described in the above embodiment, and the control system preferably includes, for example, a protection circuit, a control circuit, a neural network, and the like.
  • the portable information terminal 7200 preferably includes a sensor.
  • a human body sensor such as a fingerprint sensor, a pulse sensor, or a body temperature sensor, a touch sensor, a pressure sensor, an acceleration sensor, or the like be mounted as a sensor.

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Abstract

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。

Description

蓄電システム、電子機器及び車両、並びに推定方法
　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。
　また、本発明の一形態は、半導体装置に関する。
　また、本発明の一態様は、ニューラルネットワーク、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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
米国特許公開第２００６／０１８１２４５号公報 特開２０１６−２１９０１１号公報
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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ステムを有する電子機器である。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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とする。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。
　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。
　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。
蓄電システムの一例。 蓄電システムの一例。 蓄電システムの動作を示すフロー図。 蓄電システムの動作を示すフロー図。 蓄電システムの動作を示すフロー図。 蓄電システムの動作を示すフロー図および回路図。 ニューラルネットワークの構成例を示す図。 ニューラルネットワークの構成例を示す図。 積和演算回路の構成例を示すブロック図。 回路の構成例を示す回路図。 積和演算回路の動作例を示すタイミングチャート。 ＳＯＣとＯＣＶの関係を示す図。 インピーダンスの測定例を示す図。 蓄電池の構成の一例。 蓄電池の構成の一例。 車両の一例。 車両の一例。 車両の一例。 ナビゲーションシステムの動作を示すフロー図。 ナビゲーションシステムの動作を示すフロー図。 電子機器の一例。 蓄電システムの適用例。 電子機器の一例。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
＜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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
＜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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
＜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。
　ステップＳ０００において、処理を開始する（ＳＴＡＲＴ）。
　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。
　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。
　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。
　ステップＳ００４において、蓄電池１３５のＯＣＶを測定する。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　ステップＳ０９９において、処理を終了する。
＜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。
　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。
　ステップＳ２００において、処理を開始する。
　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。
　ステップＳ２０２において、蓄電池１３５の満充電を行う。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　ステップＳ２１２において、蓄電池１３５の充電を停止する。
　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。
　ステップＳ２１４において、蓄電池１３５のＯＣＶを測定する。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　ステップＳ２９９により、処理を終了する。
＜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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　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。
（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
＜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。
　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。
＜＜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。
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　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。
＜＜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。
　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−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。
＜＜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。
　なお、電位ＶＷ［２］は、第１データの一に対応する電位である。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
＜＜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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
＜＜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。
　なお、電位Ｖｘ［１］は、第２データの一に対応する電位である。
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
＜＜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。
＜＜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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　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。
＜＜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。
　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データの一と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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　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。
　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。
（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。
［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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
［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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
（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。
　蓄電システムを車両に搭載すると、ハイブリッド車（ＨＥＶ）、電気自動車（ＥＶ）、又はプラグインハイブリッド車（ＰＨＥＶ）等の次世代クリーンエネルギー自動車を実現できる。
　図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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　ステップＳ３００において、処理を開始する。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　ステップＳ３１９において、処理を終了する。
　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。
（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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に組み込まれたオペ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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
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：照明装置、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

Claims (12)

  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
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