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We study the problem of tuning the parameters of a room temperature controller to minimize its energy consumption, subject to the constraint that the daily cumulative thermal discomfort of the occupants is below a given threshold. We formulate it as an online constrained black -box optimization problem where, on each day, we observe some relevant environmental context and adaptively select the controller parameters. In this paper, we propose to use a data -driven Primal -Dual Contextual Bayesian Optimization (PDCBO) approach to solve this problem.
Colin Neil Jones, Yuning Jiang, Wenjie Xu
Ola Nils Anders Svensson, Ashkan Norouzi Fard, Justin Dean Ward
Pascal Frossard, Fernando Joaquim Leite Pereira, Ana Karina De Abreu Goes