RESIDUAL CAPACITY ESTIMATION DEVICE, MODEL GENERATION DEVICE, RESIDUAL CAPACITY ESTIMATION METHOD, MODEL GENERATION METHOD, AND PROGRAM

To reduce a calculation amount when the residual capacity of an accumulator battery is estimated by using machine learning.SOLUTION: A residual capacity estimation device 20 comprises a storage processing unit 210 and a calculation unit 240. The storage processing unit 210 acquires a model from a model generation device 10 and stores the model in a model storage unit 220. The storage processing unit 210 updates the model stored in the model storage unit 220 when acquiring data for updating the model from the model generation device 10. The calculation unit 240 calculates the residual capacity of an accumulator battery 30 managed by the residual capacity estimation device 20 with the model stored in the model storage unit 220. In this case, data (measurement data for calculation) to be input to the model include a current, a voltage, and a temperature of the accumulator battery 30. In a case where input data for generating a model is only a current, a voltage, and a temperature, the measurement data for calculation is only a current, a voltage, and a temperature.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】機械学習を用いて蓄電池の残容量を推定する場合において、計算量を少なくする。【解決手段】残容量推定装置２０は、記憶処理部２１０及び算出部２４０を備えている。記憶処理部２１０は、モデル生成装置１０からモデルを取得し、モデル記憶部２２０に記憶させる。記憶処理部２１０は、モデル生成装置１０からモデルを更新するためのデータを取得した場合、モデル記憶部２２０に記憶されているモデルを更新する。算出部２４０は、モデル記憶部２２０が記憶されているモデルを用いて、残容量推定装置２０が管理している蓄電池３０の残容量を算出する。この際、モデルに入力されるデータ（算出用測定データ）は、蓄電池３０の電流、電圧、及び温度を含んでいる。モデルを生成するときの入力データが電流、電圧、及び温度のみである場合、算出用測定データは、電流、電圧、及び温度のみである。【選択図】図３