@article{SinghalPahleKalkuhletal.2021,
  author    = {Singhal, Puja and Pahle, Michael and Kalkuhl, Matthias and Sommer, Stephan and Levesque, Antoine and Berneiser, Jessica},
  title     = {Beyond good faith},
  series = {SSRN eLibrary / Social Science Research Network},
  journal   = {SSRN eLibrary / Social Science Research Network},
  publisher = {SSRN - Elsevier},
  address   = {Rochester, NY},
  issn      = {1556-5068},
  doi       = {10.2139/ssrn.3947800},
  pages     = {29},
  year      = {2021},
  abstract  = {The ambitious climate targets set by industrialized nations worldwide cannot be met without decarbonizing the building stock. Using Germany as a case study, this paper takes stock of the extensive set of energy efficiency policies that are already in place and clarifies that they have been designed "in good faith" but lack in overall effectiveness as well as cost-efficiency in achieving these climate targets. We map out the market failures and behavioural considerations that are potential reasons for why realized energy savings fall below expectations and why the household adoption of energy-efficient and low-carbon technologies has remained low. We highlight the pressing need for data and modern empirical research to develop targeted and cost-effective policies seeking to correct these market failures. To this end, we identify some key research questions and identify gaps in the data required for evidence-based policy.},
  language  = {en}
}
@misc{AroduduHelmingWiggeringetal.2017,
  author    = {Arodudu, Oludunsin Tunrayo and Helming, Katharina and Wiggering, Hubert and Voinov, Alexey},
  title     = {Bioenergy from low-intensity agricultural systems},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-400403},
  pages     = {18},
  year      = {2017},
  abstract  = {In light of possible future restrictions on the use of fossil fuel, due to climate change obligations and continuous depletion of global fossil fuel reserves, the search for alternative renewable energy sources is expected to be an issue of great concern for policy stakeholders. This study assessed the feasibility of bioenergy production under relatively low-intensity conservative, eco-agricultural settings (as opposed to those produced under high-intensity, fossil fuel based industrialized agriculture). Estimates of the net energy gain (NEG) and the energy return on energy invested (EROEI) obtained from a life cycle inventory of the energy inputs and outputs involved reveal that the energy efficiency of bioenergy produced in low-intensity eco-agricultural systems could be as much as much as 448.5-488.3 GJ·ha-1 of NEG and an EROEI of 5.4-5.9 for maize ethanol production systems, and as much as 155.0-283.9 GJ·ha-1 of NEG and an EROEI of 14.7-22.4 for maize biogas production systems. This is substantially higher than for industrialized agriculture with a NEG of 2.8-52.5 GJ·ha-1 and an EROEI of 1.2-1.7 for maize ethanol production systems, as well as a NEG of 59.3-188.7 GJ·ha-1 and an EROEI of 2.2-10.2 for maize biogas production systems. Bioenergy produced in low-intensity eco-agricultural systems could therefore be an important source of energy with immense net benefits for local and regional end-users, provided a more efficient use of the co-products is ensured.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Takouna2014,
  author    = {Takouna, Ibrahim},
  title     = {Energy-efficient and performance-aware virtual machine management for cloud data centers},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-72399},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2014},
  abstract  = {Virtualisierte Cloud Datenzentren stellen nach Bedarf Ressourcen zur Verf{\"u}gu-ng, erm{\"o}glichen agile Ressourcenbereitstellung und beherbergen heterogene Applikationen mit verschiedenen Anforderungen an Ressourcen. Solche Datenzentren verbrauchen enorme Mengen an Energie, was die Erh{\"o}hung der Betriebskosten, der W{\"a}rme innerhalb der Zentren und des Kohlendioxidausstoßes verursacht. Der Anstieg des Energieverbrauches kann durch ein ineffektives Ressourcenmanagement, das die ineffiziente Ressourcenausnutzung verursacht, entstehen. Die vorliegende Dissertation stellt detaillierte Modelle und neue Verfahren f{\"u}r virtualisiertes Ressourcenmanagement in Cloud Datenzentren vor. Die vorgestellten Verfahren ziehen das Service-Level-Agreement (SLA) und die Heterogenit{\"a}t der Auslastung bez{\"u}glich des Bedarfs an Speicherzugriffen und Kommunikationsmustern von Web- und HPC- (High Performance Computing) Applikationen in Betracht. Um die pr{\"a}sentierten Techniken zu evaluieren, verwenden wir Simulationen und echte Protokollierung der Auslastungen von Web- und HPC- Applikationen. Außerdem vergleichen wir unser Techniken und Verfahren mit anderen aktuellen Verfahren durch die Anwendung von verschiedenen Performance Metriken. Die Hauptbeitr{\"a}ge dieser Dissertation sind Folgendes: Ein Proaktives auf robuster Optimierung basierendes Ressourcenbereitstellungsverfahren. Dieses Verfahren erh{\"o}ht die F{\"a}higkeit der Hostes zur Verf{\"u}g-ungsstellung von mehr VMs. Gleichzeitig aber wird der unn{\"o}tige Energieverbrauch minimiert. Zus{\"a}tzlich mindert diese Technik unerw{\"u}nschte {\"A}nde-rungen im Energiezustand des Servers. Die vorgestellte Technik nutzt einen auf Intervall basierenden Vorhersagealgorithmus zur Implementierung einer robusten Optimierung. Dabei werden unsichere Anforderungen in Betracht gezogen. Ein adaptives und auf Intervall basierendes Verfahren zur Vorhersage des Arbeitsaufkommens mit hohen, in k{\"u}rzer Zeit auftretenden Schwankungen. Die Intervall basierende Vorhersage ist implementiert in der Standard Abweichung Variante und in der Median absoluter Abweichung Variante. Die Intervall-{\"A}nderungen basieren auf einem adaptiven Vertrauensfenster um die Schwankungen des Arbeitsaufkommens zu bew{\"a}ltigen. Eine robuste VM Zusammenlegung f{\"u}r ein effizientes Energie und Performance Management. Dies erm{\"o}glicht die gegenseitige Abh{\"a}ngigkeit zwischen der Energie und der Performance zu minimieren. Unser Verfahren reduziert die Anzahl der VM-Migrationen im Vergleich mit den neu vor kurzem vorgestellten Verfahren. Dies tr{\"a}gt auch zur Reduzierung des durch das Netzwerk verursachten Energieverbrauches. Außerdem reduziert dieses Verfahren SLA-Verletzungen und die Anzahl von {\"A}nderungen an Energiezus-t{\"a}nden. Ein generisches Modell f{\"u}r das Netzwerk eines Datenzentrums um die verz{\"o}-gerte Kommunikation und ihre Auswirkung auf die VM Performance und auf die Netzwerkenergie zu simulieren. Außerdem wird ein generisches Modell f{\"u}r ein Memory-Bus des Servers vorgestellt. Dieses Modell beinhaltet auch Modelle f{\"u}r die Latenzzeit und den Energieverbrauch f{\"u}r verschiedene Memory Frequenzen. Dies erlaubt eine Simulation der Memory Verz{\"o}gerung und ihre Auswirkung auf die VM-Performance und auf den Memory Energieverbrauch. Kommunikation bewusste und Energie effiziente Zusammenlegung f{\"u}r parallele Applikationen um die dynamische Entdeckung von Kommunikationsmustern und das Umplanen von VMs zu erm{\"o}glichen. Das Umplanen von VMs benutzt eine auf den entdeckten Kommunikationsmustern basierende Migration. Eine neue Technik zur Entdeckung von dynamischen Mustern ist implementiert. Sie basiert auf der Signal Verarbeitung des Netzwerks von VMs, anstatt die Informationen des virtuellen Umstellung der Hosts oder der Initiierung der VMs zu nutzen. Das Ergebnis zeigt, dass unsere Methode die durchschnittliche Anwendung des Netzwerks reduziert und aufgrund der Reduzierung der aktiven Umstellungen Energie gespart. Außerdem bietet sie eine bessere VM Performance im Vergleich zu der CPU-basierten Platzierung. Memory bewusste VM Zusammenlegung f{\"u}r unabh{\"a}ngige VMs. Sie nutzt die Vielfalt des VMs Memory Zuganges um die Anwendung vom Memory-Bus der Hosts zu balancieren. Die vorgestellte Technik, Memory-Bus Load Balancing (MLB), verteilt die VMs reaktiv neu im Bezug auf ihre Anwendung vom Memory-Bus. Sie nutzt die VM Migration um die Performance des gesamtem Systems zu verbessern. Außerdem sind die dynamische Spannung, die Frequenz Skalierung des Memory und die MLB Methode kombiniert um ein besseres Energiesparen zu leisten.},
  language  = {en}
}
@article{OllierMelligerLilliestam2020,
  author    = {Ollier, Lana and Melliger, Marc Andr{\´e} and Lilliestam, Johan},
  title     = {Friends or foes?},
  series = {Energies : open-access journal of related scientific research, technology development and studies in policy and management},
  volume    = {13},
  journal   = {Energies : open-access journal of related scientific research, technology development and studies in policy and management},
  number    = {23},
  publisher = {MDPI},
  address   = {Basel},
  issn      = {1996-1073},
  doi       = {10.3390/en13236339},
  pages     = {23},
  year      = {2020},
  abstract  = {Energy efficiency measures and the deployment of renewable energy are commonly presented as two sides of the same coin-as necessary and synergistic measures to decarbonize energy systems and reach the temperature goals of the Paris Agreement. Here, we quantitatively investigate the policies and performances of the EU Member States to see whether renewables and energy efficiency policies are politically synergistic or if they rather compete for political attention and resources. We find that Member States, especially the ones perceived as climate leaders, tend to prioritize renewables over energy efficiency in target setting. Further, almost every country performs well in either renewable energy or energy efficiency, but rarely performs well in both. We find no support for the assertion that the policies are synergistic, but some evidence that they compete. However, multi-linear regression models for performance show that performance, especially in energy efficiency, is also strongly associated with general economic growth cycles, and not only efficiency policy as such. We conclude that renewable energy and energy efficiency are not synergistic policies, and that there is some competition between them.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Arodudu2017,
  author    = {Arodudu, Oludunsin Tunrayo},
  title     = {Sustainability assessment of agro-bioenergy systems using energy efficiency indicators},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2017},
  abstract  = {The sustainability of agro-bioenergy systems is dependent on many factors, some local or regional in implementation, some others global in nature. This study assessed the effects of often ignored local and regional factors (e.g. alternative agronomic factor options, alternative agricultural production systems, alternative biomass flows, alternative conversion technologies etc. The results from this study suggests that key to enhancing the energy efficiency (and by extension the sustainability) of agro-bioenergy systems is paying attention to local and regional factors such as biomass conversion technology, alternative agronomic factor options, alternative agricultural production systems and available biomass flows.},
  language  = {en}
}