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    <title>EconStor Collection:</title>
    <link>https://hdl.handle.net/10419/52615</link>
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    <pubDate>Fri, 01 May 2026 13:42:03 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-05-01T13:42:03Z</dc:date>
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      <title>From papers to power plants: A taxonomy of power flow tracing methods in research and practice</title>
      <link>https://hdl.handle.net/10419/338104</link>
      <description>Title: From papers to power plants: A taxonomy of power flow tracing methods in research and practice
Authors: Ströher, Tobias; Strüker, Jens; Konoval, Volodymyr
Abstract: Power flow tracing (PFT) methods algorithmically reconstruct how electricity generators supply specific loads and contribute to network losses, enabling physically grounded attribution of electricity flows across a grid. Despite nearly three decades of research, the field lacks a unified conceptual framework that integrates academic and industry perspectives. In this paper, we address this gap by conducting a multivocal literature review (MLR) covering 52 academic and industry sources published between 2019 and 2025, and developing a taxonomy of PFT methods structured along six dimensions and 20 characteristics: input, output, tracing approach, application area, topology model, and level of analysis. Our analysis reveals that linear-equation-based methods embodying the proportional sharing principle dominate both academic and practitioner contexts, and that emissions attribution and renewable energy certification have emerged as the primary application areas, primarily driven by tightening sustainability reporting requirements. While PFT methodologies themselves exhibit considerable maturity, we find that limited data availability, granularity, and quality represent the central barrier to broader practical adoption. We discuss how digital technologies can support the measuring, reporting, and verification of electricity data to overcome these barriers, and propose a research agenda from a data perspective. Our taxonomy supports policymakers and grid operators in selecting suitable PFT methods for regulatory, technical, and operational contexts.</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/10419/338104</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>A digital infrastructure for integrating decentralized assets into redispatch. Decentralized Redispatch (DEER): Interfaces for providing flexibility</title>
      <link>https://hdl.handle.net/10419/313653</link>
      <description>Title: A digital infrastructure for integrating decentralized assets into redispatch. Decentralized Redispatch (DEER): Interfaces for providing flexibility
Authors: Körner, Marc-Fabian; Nolting, Lars; Babel, Matthias; Ehaus, Marvin; Heeß, Paula; Lautenschlager, Jonathan; Radtke, Malin; Schick, Leo; Strüker, Jens; Wiedemann, Stefanie; Zwede, Till
Abstract: In response to the challenges posed by an increasingly decentralized energy system characterized by a high penetration of renewable energy sources, grid operators are experiencing heightened pressure to effectively manage grid congestion. Concurrently, both the European Union as well as the German government's ambitious climate targets are fostering the proliferation of small-scale systems like heat pumps, photovoltaic systems with battery storages, and electric cars, thereby enhancing the flexibility potential for redispatch operations. The project "Decentralized Redispatch (DEER): Interfaces for providing flexibility" aims to explore the integration of decentral flexibility into congestion management practices. This White Paper provides an overview on the project's first outcomes and the necessary background technologies and methods. The project's primary focus lies in designing an architecture in the context of a multi-agentsystem that facilities secure and sovereign communication among all stakeholders in such a decentralized redispatch, ensuring data security, data privacy, and verifiability. The DEER project sets out to analyze the potential of leveraging self-sovereign identity management methods, combined with technologies such as zero-knowledge proofs and distributed ledgers, as a robust framework for achieving these objectives.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/10419/313653</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Generative Artificial Intelligence in the energy sector</title>
      <link>https://hdl.handle.net/10419/290410</link>
      <description>Title: Generative Artificial Intelligence in the energy sector
Authors: Böcking, Lars; Michaelis, Anne; Schäfermeier, Bastian; Baier, André; Kühl, Niklas; Körner, Marc-Fabian; Nolting, Lars</description>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/10419/290410</guid>
      <dc:date>2024-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Lohnt sich Microsoft 365 Copilot? Eine Potenzialanalyse für Unternehmen und Bildungseinrichtungen</title>
      <link>https://hdl.handle.net/10419/304391</link>
      <description>Title: Lohnt sich Microsoft 365 Copilot? Eine Potenzialanalyse für Unternehmen und Bildungseinrichtungen
Authors: Becker, Dominik; Deck, Luca; Feulner, Simon; Gutheil, Niklas; Schüll, Moritz; Decker, Stefan; Eymann, Torsten; Gimpel, Henner; Pippow, Andreas; Röglinger, Maximilian; Urbach, Nils
Abstract: Microsoft 365 Copilot ist ein innovatives KI-gestütztes Tool, das Unternehmen und Bildungseinrichtungen bei der Steigerung ihrer Effizienz und Produktivität unterstützen kann. Ist das sinnvoll? Wo genau liegen die Potentiale? Lohnt sich der Einsatz? Damit befasst sich diese Studie. Die Studie gibt einen Überblick zu generativen Chatbots wie Microsoft 365 Copilot und ordnet zentrale Begriffe ein. Die Analyse befasst sich mit den notwendigen Schritten vor der Implementierung, einschließlich der Beschaffung, internen Kosten-Nutzen-Abwägungen und datenschutzrechtlichen Aspekten. Im weiteren Verlauf werden die verschiedenen Anwendungen und Funktionalitäten von Microsoft 365 Copilot detailliert betrachtet, darunter Microsoft Teams, Outlook, Word, PowerPoint, Excel, Forms, Power Automate und Whiteboard. Jedes Kapitel beschreibt spezifische Features und wie diese zur Optimierung von Arbeitsabläufen beitragen können. Zudem werden Grenzen der Anwendungen aufgezeigt. Abschließend bietet die Studie fundierte Handlungssempfehlungen und praktische Hinweise zur Nutzung von Microsoft 365 Copilot, einschließlich hilfreicher Prompts für verschiedene OfficeProgramme. Diese umfassende Analyse soll Entscheidungsträgern helfen, die Vorteile und Grenzen von Microsoft 365 Copilot zu erkennen und fundierte Hahdlungsmaßnahmen abzuleiten, um die digitale Transformation ihrer Organisationen voranzutreiben. Mit dieser Studie leisten wir einen Beitrag zur Diskussion über die Integration von KI in den Arbeitsalltag und deren Auswirkungen auf die Effizienz und Zusammenarbeit in Unternehmen und Bildungseinrichtungen.</description>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://hdl.handle.net/10419/304391</guid>
      <dc:date>2024-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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