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A reinforcement learning approach for thermostat setpoint preference learning

Building Simulation 2024年第1期17卷 131-146页

作者： hussein elehwany Mohamed Ouf Burak Gunay Nunzio Cotrufo Jean-Simon Venne Department of Environmental Engineering Carleton UniversityOttawaCanada Departmentof Building Civiland Environmental EngineeringConcordia UniversityMontrealCanada BrainBox Al Inc. MontrealCanada

Occupant-centric controls(OcC)is an indoor climate control approach whereby occupant feedback is used in the sequence of operation of building energy *** OcC has been used in a wide range of building applications,an OcC category that has received considerable research interest is learning occupants'thermal preferences through their thermostat interactions and adapting temperature setpoints *** recent studies used reinforcement learning(RL)as an agent for OcC to optimize energy use and occupant *** studies depended on predicted mean vote(PMV)models or constant comfort ranges to represent comfort,while only few of them used thermostat *** paper addresses this gap by introducing a new off-policy reinforcement learning(RL)algorithm that imitates the occupant behaviour by utilizing unsolicited occupant thermostat *** algorithm is tested with a number of synthetically generated occupant behaviour models implemented via the Python APl of *** simulation results indicate that the RL algorithm could rapidly learn preferences for all tested occupant behaviour scenarios with minimal exploration *** substantial energy savings were observed with most occupant scenarios,the impact on the energy savings varied depending on occupants'preferences and thermostat use behaviour stochasticity.

关键词： reinforcement learning preference learning occupant-centric controls smart thermostats off-policy learning

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