Eine Vielzahl an methodischen Entscheidungen liegt der Regionalisierung der nationalen Erzeugungsdaten auf Bundeslandebene, der Bestimmung des Herkunftsortes von Importen sowie der Berechnung der Emissionsintensitäten zugrunde. Die berechneten und visualisierten Daten müssen daher als modellbasierte Schätzungen interpretiert werden, nicht als Messwerte im strengen Sinne.

Da vergleichbare Daten unseres Wissens nach nicht vorliegen, ist eine direkte Validierung bisher nicht möglich. Die Validierung über aggregierte Daten, z.B. über die von den Ländern statistisch erhobenen Werte, ist dadurch erschwert, dass diese oftmals nicht flächendeckend vorliegen, bzw. nur für länger zurückliegende Zeiträume, und dass diesen Daten teilweise andere Meldeketten als den stündlich gemeldeten Erzeugungs- und Lastdaten unterliegen.

Wir begegnen diesem Problem in unserem Ansatz durch vollkommene Transparenz hinsichtlich der verwendeten Daten, Methoden und konkreten Implementierung. Alle eingehenden Daten sind frei verfügbar, die Methoden werden in einem Methodenpapier detailliert dargelegt, und der Programmcode wird auf GitHub öffentlich zur Verfügung stehen. Dadurch sind alle modellbasierten Werte reproduzierbar, und es ist möglich die Sensitivitäten hinsichtlich der methodischen Entscheidungen und eingehenden Daten transparent zu diskutieren. Vor allem ist es möglich, das Wissen der Nutzerinnern und Nutzer hinsichtlich besserer Datenquellen, methodischer Verbesserungen oder Validierungsmöglichkeiten zu integrieren, und so langfristig die Genauigkeit und Verlässlichkeit der Werte zu verbessern und zu belegen.

Die deutschen und europäischen Übertragungsnetzbetreiber melden Last- und Erzeugungsdaten für ihre Regelzone in der Regel aggregiert über eine Bilanzperiode. Bilanzperioden sind je nach Land entweder Viertelstunden- (z.B. in Deutschland), Halbstunden- (z.B. in Großbritannien), oder Stunden-Blöcke. Um eine einheitliche Berechnung zu gewährleisten, verwenden wir für alle Länder eine stündliche Auflösung. Daten für Länder mit viertel- oder halbstündlichen Bilanzperioden werden vor unseren Berechnungen auf eine stündliche Auflösung aggregiert.

Der Zeitstempel eines jeden Dateneintrags gibt jeweils den Beginn der betreffenden Zeitperiode an, d.h., Last-, Erzeugungs- und Intensitätsdaten mit dem Zeitstempel “12:00” beziehen sich bspw. auf den Zeitraum 12:00 Uhr bis 12:59 Uhr.

Grundsätzlich sind die deutschen und europäischen Übertragungsnetzbetreiber verpflichtet Last- und Erzeugungsdaten für ihre Regelzone innerhalb einer Stunde nach Ende einer Bilanzperiode öffentlich zu melden. Daher berechnen und visualisieren wir Nahe-Echtzeit-Daten stets mit einem Zeitverzug von mindestens einer Stunde.

Während Wetterdaten für die regionale Auflösung der Stromerzeugung aus Wind Onshore, Offshore und Solar in Echtzeit zur Verfügung stehen, und somit eine gleichartige Regionalisierung von Nahe-Echtzeit-Daten und historischen Daten erlauben, werden blockscharfe Erzeugungszeitreihen für nicht-erneuerbare Kraftwerke erst mit einem Zeitverzug von etwa einer Woche gemeldet. Für diese Kraftwerke basiert die Regionalisierung und Berechnung der Intensitäten für Nahe-Echtzeit bis zu einer Woche in die Vergangenheit daher ausschließlich auf den relativen Anteilen der Erzeugungskapazitäten gemäß dem Marktstammdatenregister. Sobald blockscharfe Erzeugungsdaten für einen Zeitraum verfügbar werden, wird die Regionalisierung und Intensitätsberechnung aktualisiert.

In unserer API ist dieser Umstand unmittelbar reflektiert. Regionalisierte Erzeugungs- und Intensitätszeitreihen, die ohne vorliegende blockscharfe Erzeugungsdaten ermittelt wurden, sind nur über die Preliminary-Queries verfügbar. Die Historical-Queries liefern hingegen nur Daten, die unter Verwendung der blockscharfen Erzeugungszeitreihen berechnet wurden. Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird dieser Umstand auf dieser Website allerdings nicht angezeigt.

Aus verschiedenen Gründen kommt es nicht selten vor, dass einige der Übertragungsnetzbetreiber Daten für ihre Regelzone nicht innerhalb einer Stunde sondern erst verspätet melden, oder dass gemeldete Daten vorübergehend unvollständig sind und erst nach einiger Zeit vervollständigt werden. Betrifft eine solche Datenlücke oder Unvollständigkeit das europäische Ausland, so sind in Folge dessen unsere Berechnungen für die verbrauchsbasierten Emissionsintensitäten in den deutschen Bundesländern von einer größeren Unsicherheit behaftet, da für die betreffenden ausländischen Regionen nur unvollständige oder keine Daten berücksichtigt werden können. Betrifft dies hingegen Daten der deutschen Übertragungsnetzbetreiber, so werden für den betreffenden Zeitraum keine Daten von uns verarbeitet und veröffentlicht.

Insgesamt müssen Nahe-Echtzeit-Daten daher bis etwa eine Woche in die Vergangenheit noch mehr als modellbasierte Schätzung interpretiert werden als unsere historischen Daten. Ebenso kann es jederzeit vorkommen, dass über Stunden bis Tage keine Nahe-Echtzeit-Daten zur Verfügung stehen.

Die Daten für Erzeugung und Stromverbrauch werden von den Netzbetreibern bezogen (ENTSO-E: European Network of Transmission System Operators for Electricity, sowie Elexon für Großbritannien und EirGrid für Irland und Nordirland). Eine Konsolidierung der Daten unter Verwendung von statistischen Daten erfolgt nicht. Es erfolgen kleinere Korrekturen, um für alle abgedeckten Länder eine ausgeglichene Bilanz zwischen grenzüberschreitenden Stromflüssen, Erzeugung und Verbrauch zu gewährleisten.

Die Berechnung erfolgt für 13 Regionen in Deutschland, die den Flächenstaaten unter Einschluss der Stadtstaaten entsprechen. Bremen wird hierbei mit Niedersachsen, Berlin mit Brandenburg, und Hamburg mit Schleswig-Holstein zusammengefasst. Im Folgenden wird trotz dieser Zusammenfassung die Bezeichnung Bundesländer verwendet, auch wenn in den drei genannten Fällen die Zusammenfassung eines Flächen- und eines Stadtstaats erfolgt.

Die verwendeten Methoden erlauben prinzipiell auch räumlich höher aufgelöste Darstellungen, allerdings erhöht dies die Unsicherheit in der Regionalisierung. Weiterhin haben einzelne Anlagen einen größeren Einfluss auf die lokale Emissionsintensität, wodurch es zu einer hohen Variabilität in den berechneten Zeitreihen kommen kann.

Die Regionalisierung folgt den in diesem Konferenzbeitrag🔗 vorgestellten Methoden. Für jede Zeitreihe der Erzeugung und für die Last wird für jede Stunde ein Satz von Regionalisierungsfaktoren ermittelt, und die regionale Erzeugung oder Last durch Multiplikation der bezogenen gesamtdeutschen Zeitreihen mit den Regionalisierungsfaktoren berechnet.

Die Regionalisierungsfaktoren für den Stromverbrauch werden anhand eines historischen Datensatzes🔗 für den Stromverbrauch für alle Stunden des Jahres 2015 auf NUTS-3-Ebene (Kreise, kreisfreie Städte) abgeleitet, und dann für die jeweiligen Bundesländer zusammengefasst.

Für Stromerzeugung aus Wind Onshore, Offshore und Solar werden regional aufgelöst die entsprechenden installierten Kapazitäten anhand des deutschen Marktstammdatenregisters🔗 bestimmt. Die entsprechenden Kapazitäten werden hierbei monatlich aktualisiert. Unter Verwendung des offenen Modellierungstools atlite🔗 und stündlichen Wetterdaten wie Windgeschwindigkeit oder Sonneneinstrahlung wird die Stromerzeugung aus Wind Onshore, Offshore und Solar abgeschätzt. Der Anteil der so berechneten Stromerzeugung pro Bundesland dient dann als Regionalisierungsfaktor und wird mit der gemeldeten stündlichen Erzeugung aus Wind Onshore, Offshore und Solar multipliziert.

Für alle anderen Erzeugungsarten wird die pro Bundesland installierte Leistung wiederum aus dem Marktstammdatenregister bestimmt (mit monatlicher Aktualisierung). Sofern keine weiteren Daten verfügbar sind, dient der relative Anteil an installierter Kapazität als Regionalisierungsfaktor. Für Erzeugungseinheiten mit einer Kapazität größer als 100 MW werden von den Übertragungsnetzbetreibern blockscharfe Erzeugungszeitreihen gemeldet. Dieser Anteil an der Erzeugung wird für alle gemeldeten Erzeugungseinheiten anhand des Standorts der entsprechenden Region zugeordnet. Die verbleibende Erzeugung wird dann wie beschrieben basierend auf dem relativen Anteil der Erzeugungskapazitäten verteilt, wobei die Kapazitäten der blockscharf gemeldeten Erzeugungseinheiten herausgerechnet werden. Für Erzeugung aus Kernenergie (bis April 2023) kann so die gesamte Erzeugung basierend auf blockscharfen Zeitreihen den Regionen zugeordnet werden. Auch die Erzeugung aus Braunkohle erfolgt vor allem durch große Erzeugungseinheiten, für die individuelle Zeitreihen vorliegen. Insbesondere die Stromerzeugung aus Erdgas erfolgt jedoch auch in einer Vielzahl kleinerer Einheiten, für die keine spezifischen Erzeugungszeitreihen vorliegen - hier erfolgt die Regionalisierung also stärker aufgrund der Verteilung der Kapazitäten.

Für eine Diskussion der Methode siehe Sundblad et al. (2023)🔗.

Die Importe und Exporte werden aus der Differenz zwischen aggregierter Erzeugung und Last berechnet. Für die Bundesländer erfolgt dies anhand der regionalisierten Daten (siehe oben). Für die europäischen Länder, für welche durch die Übertragungsnetzbetreiber Daten gemeldet werden, erfolgt dies direkt anhand der gemeldeten Last- und aggregierten Erzeugungsdaten. Für die Anwendung des Flow-Tracing-Algorithmus (siehe unten) ist für jede einzelne Region (Länder und Bundesländer) eine ausgeglichene Bilanz aus grenzüberschreitenden Stromflüssen, Erzeugung und Last notwendig, welche in den gemeldeten Daten aus unterschiedlichen Gründen in der Regel nicht vorliegt. Die Daten werden daher mit einem Algorithmus korrigiert, um ein solches bilanziell ausgeglichenes Muster von Last, Erzeugung und Stromflüssen zu erhalten. Der Korrekturalgorithmus ist hierbei so implementiert, dass Korrekturen für Deutschland minimal gehalten werden. Dies wird im Detail in einem Methodenpapier beschrieben, für den zugrundeliegenden Algorithmus siehe de Chalendar et al. (2021)🔗.

Die bilanziellen Importe und Exporte der Bundesländer und der europäischen Länder werden in ein Muster von Stromflüssen zwischen den Regionen eingebettet. Das System wird dabei durch ein Netzwerk mit Regionen als Knoten und physikalischer Übertragungskapazität zwischen den Regionen als Verbindungen zwischen den Knoten abstrahiert. Die auf diesen Verbindungen realisierten Stromflüsse zwischen den Ländern werden durch die Übertragungsnetzbetreiber publiziert (“cross-border physical flows”) und als Zeitreihe übernommen, wobei auch diese Daten wie oben beschrieben durch einen Korrekturalgorithmus korrigiert werden, um ein ausgeglichenes Gesamtbild zu gewährleisten. Die Stromflüsse zwischen den Bundesländern untereinander und zwischen den Bundesländern und Nachbarländern werden modellbasiert abgeschätzt. Hierbei wird als Randbedingung gesetzt, dass das entstehende Flussmuster konsistent mit den bilanziellen Importen und Exporten der Bundesländer und Nachbarländer ist. Weiterhin dürfen die ermittelten Stromflüsse eine gegebene Übertragungskapazität zwischen den Regionen nicht überschreiten. Diese Übertragungskapazitäten werden durch Aggregation über eine zugrundeliegende Netzrepräsentation aus dem offenen Energiesystemmodell PyPSA-Eur🔗 ermittelt. Innerhalb der verbleibenden Freiheitsgrade werden dann eindeutige Stromflüsse zwischen den Bundesländern durch eine quadratische Minimierung bestimmt, welche durch physikalische Stromflussgleichungen motiviert ist.

Dieser Prozess erzeugt ein Gesamtbild aus bilanziellen Importen/Exporten der Länder und Bundesländer (Knoten des Netzwerks) und Stromflüssen zwischen diesen Regionen (über die Verbindungen, d.h. Übertragungskapazitäten). Aus diesem Gesamtbild wird durch die Anwendung eines Flow-Tracing-Algorithmus nun der Ursprung der Importe geographisch abgeschätzt, und aus dieser Information und dem Strommix am ermittelten Ursprungsort die Zusammensetzung der Importe in Bezug auf die verwendeten Erzeugungstechnologien bestimmt.

Der Algorithmus wird angewendet auf ein vollständiges Gesamtbild aus bilanziellen Importen/Exporten der Regionen, und den Stromflüssen zwischen diesen Regionen (abstrahiert als Netzwerk aus Knoten und Verbindungen). Anschaulich gesprochen folgt die Flow-Tracing-Methode den Stromflüssen von den Quellen (Netto-Exporteuren) durch das Netzwerk zu den Senken (Netto-Importeure). In jedem Knoten werden eingehende Flüsse aus dem Netzwerk mit eventuellen lokalen Exporten gemischt, und dieser Mix über die ausgehenden Flüsse an Nachbarregionen weitergegeben, bzw. im Fall von Importen an die lokale Region verteilt. Für jede Stunde kann dadurch für jede Region der gesamte Stromverbrauch nach Ursprungsort partitioniert werden. Für Netto-Exporteure stammt der verbrauchte Strom vollständig aus der eigenen Region, während Netto-Importeure ein Teil des verwendeten Stroms (und den damit verbundenen CO₂-Emissionen) von anderen netto-exportierenden Regionen beziehen, die je nach Gesamt-Flussbild auch geographisch über mehrere Ländergrenzen hinweg entfernt sein können.

Da für jede Region, d.h. Bundesländer und europäische Länder, in jeder Stunde der Erzeugungsmix durch unsere vorherigen Berechnungen bekannt ist, können die durch Flow-Tracing ermittelten Beiträge aus Netto-Exporten mit diesem Mix multipliziert werden, wodurch der Stromverbrauch nicht nur nach Ursprungsort, sondern weiterhin nach dortigen Erzeugungstechnologien partitioniert wird. Das Ergebnis des Algorithmus ist somit für jede Stunde eine Matrix, welche für jede Region die Erzeugung pro Technologie nach Zielort, und gleichermaßen für jede Region den Stromverbrauch nach Ursprungsort und dortiger Erzeugungstechnologie aufteilt.

Aus den lokalen Erzeugungsdaten und den durch Flow-Tracing zugeordneten Quellen von Importen kann in jeder Stunde für jede Region der Strommix der Erzeugung sowie der Strommix des Verbrauchs bestimmt werden. Diese Erzeugung pro Technologie wird dann mit erzeugungsspezifischen Emissionsfaktoren multipliziert, wodurch die der lokalen Erzeugung oder die dem lokalen Verbrauch zugeordneten gesamten Emissionen ermittelt werden. Diese Gesamtemissionen werden dann durch die gesamte Erzeugung oder die gesamte Last geteilt, wodurch sich eine Zeitreihe von regionsspezifischen Emissionsintensitäten der Erzeugung und des Verbrauchs in gCO₂/kWh ergibt.

Für die Bestimmung der Emissionsintensitäten werden lediglich direkte Emissionen durch den Einsatz fossiler Brennstoffe in Kraftwerken berücksichtigt. Stromerzeugung aus Kernenergie und Biomasse geht emissionsfrei in die Berechnung ein. Die Emissionen der Stromerzeugung werden daher durch die Erzeugung aus Braunkohle, Steinkohle, Gas und anderen fossilen Energieträgern bestimmt, wobei “andere” hierbei z.B. Mineralöl oder Abfälle umfasst. Die Emissionsfaktoren werden berechnet aus den vom Umweltbundesamt ermittelten CO₂-Emissionen pro Erzeugungsart sowie den von der AG Energiebilanzen gemeldeten Erzeugungsmengen der vergangenen Jahre. Sofern kein aktuellerer Wert vorhanden ist, wird der Vorjahreswert verwendet. In 2022 ergibt sich für Strom aus Braunkohle 1074 gCO₂/kWh, für Steinkohle 844 gCO₂/kWh, für Erdgas 379 gCO₂/kWh, und für andere fossile Quellen 1346 gCO₂/kWh. Bei dieser Berechnung werden Unterschiede z.B. in den Brennstoffen und Effizienzunterschiede der Kraftwerke vernachlässigt, auch wenn diese signifikant sein können. Da ein vollständiger, konsolidierter und frei verfügbarer Datensatz für solche regionsspezifische Emissionsfaktoren nicht vorliegt, wird hier diese methodische Entscheidung getroffen. Die Integration solcher spezifischer Emissionsfaktoren ist aber in der vorgestellten Methodik problemlos möglich.

Speicher werden im Ladevorgang als Last, d.h. als Stromverbrauch interpretiert, und gehen so in die verbrauchsbasierten Emissionsintensitäten ein. Beim Entladen werden Speicher als Erzeugungstechnologien interpretiert. Der Emissionsfaktor wird deutschlandweit aus der mengen-gewichteten mittleren Emissionsintensität beim Ladevorgang ermittelt, wobei eine Zyklus-Effizienz von 80% angenommen wird. So ergibt sich bspw. für 2022 ein Wert von 392 gCO₂/kWh, und für 2023 ein Wert von 274 gCO₂/kWh.

A multitude of methodological decisions underlie the regionalization of national generation data at federal state level, the determination of the origin of imports and the calculation of emission intensities. The calculated and visualized data must therefore be interpreted as model-based estimates, not as measured values in the strict sense.

As comparable data is not available to our knowledge, direct validation is not yet possible. Validation via aggregated data, e.g. via the values statistically collected by the federal states, is made more difficult by the fact that these are often not available across the board, or only for periods that lie further back in time, and that these data are sometimes subject to different reporting chains than the reported hourly generation and load data.

We address this problem in our approach through complete transparency regarding the data, methods and concrete implementation used. All input data is freely available, the methods are detailed in a method paper, and the program code will be publicly available on GitHub. As a result, all model-based values are reproducible and it is possible to transparently discuss the sensitivities with regard to the methodological decisions and input data. Above all, it is possible to integrate the knowledge of users with regard to better data sources, methodological improvements or validation options, and thus improve and prove the accuracy and reliability of the values in the long term.

The German and European transmission system operators generally report load and generation data for their control area aggregated over a balancing period. Depending on the country, balancing periods are either quarter-hour (e.g. in Germany), half-hour (e.g. in the UK) or hourly blocks. To ensure a uniform calculation, we use an hourly resolution for all countries. Data for countries with quarter-hourly or half-hourly balancing periods are aggregated to an hourly resolution ahead of our calculations.

The timestamp of each data entry indicates the start of the respective time period, i.e. load, generation and intensity data with the timestamp “12:00”, for example, refer to the period 12:00 to 12:59.

In principle, German and European transmission system operators are obliged to publicly report load and generation data for their control area within one hour of the end of a balancing period. We therefore always calculate and visualize close-to-real-time data with a delay of at least one hour.

While weather data for the regional breakdown of electricity generation from wind onshore, offshore and solar is available in real time and therefore allows for a consistent regionalization of close-to-real-time data and historical data, per-unit generation time series for non-renewable power plants are only reported with a time delay of about one week. For these power plants, the regionalization and calculation of intensities for close-to-real-time up to one week in the past are therefore based exclusively on the relative shares of generation capacities according to the German Marktstammdatenregister. As soon as per-unit generation data becomes available for a period, the regionalization and intensity calculation is updated.

This condition is directly reflected in our API. Regionalized generation and intensity time series that were calculated with no available per-unit generation data are only available via the Preliminary queries. The Historical queries, on the other hand, only provide data that was calculated with the per-unit generation time series. For greater simplicity, however, this fact is not displayed on this website.

For various reasons, it is not uncommon for some transmission system operators to report data for their control area not within an hour but with a certain delay, or that reported data is temporarily incomplete and is only completed after some time. If such a data gap or incompleteness affects a European country other than Germany, our calculation of consumption-based emission intensities in the German federal states is subject to greater uncertainty, as only incomplete or no data can be taken into account for the affected region. If, however, this concerns data from the German transmission system operators, we do not process and publish any data for the respective period.

Altogether, close-to-real-time data up to about one week in the past must be interpreted even more as a model-based estimate than our historical data. Likewise, it can happen at any time that no close-to-real-time data is made available for hours or even days.

The data for generation and electricity consumption is obtained from the grid operators (ENTSO-E: European Network of Transmission System Operators for Electricity, as well as Elexon for Great Britain and EirGrid for Ireland and Northern Ireland). The data is not consolidated using statistical records. Minor corrections are applied to ensure a balance between cross-border physical flows, generation and consumption for all countries covered.

The calculation is carried out for 13 regions of Germany, which correspond to the territorial states with the city states merged into them. Bremen is merged with Lower Saxony, Berlin with Brandenburg, and Hamburg with Schleswig-Holstein.

In principle, the methods used also allow higher spatial resolution, but this increases the uncertainty in the regionalization. Furthermore, individual plants have a greater influence on local emission intensity, which can lead to high variability in the calculated time series.

Regionalization follows the methods presented in this conference paper🔗. For each generation and load time series, a set of regionalization factors is derived for each hour, and the regional generation or load is calculated by multiplying the retrieved Germany-wide time series by the regionalization factors.

The regionalization factors for electricity consumption are derived using a historical data set🔗 for electricity consumption for all hours in 2015 at NUTS 3 level (districts, independent cities) and then aggregated for the federal states.

For electricity generation from wind onshore, offshore and solar, the corresponding installed capacities are determined on a regional basis using the German Marktstammdatenregister🔗. These capacities are updated on a monthly basis. Using the open modelling tool atlite🔗 and hourly weather data such as wind velocity or solar irradiation, the electricity generation from wind onshore, offshore and solar is estimated. The share of electricity generation per federal state calculated in this way then serves as a regionalization factor and is multiplied by the reported hourly generation from wind onshore, offshore and solar.

For all other generation types, the installed capacity per federal state is again determined from the Marktstammdatenregister (with monthly updates). If no further data is available, the relative share of installed capacity serves as a regionalization factor. For generation units with a capacity of more than 100 MW, per-unit generation time series are reported by the transmission system operators. This share of generation is allocated to the corresponding region for all reported generation units based on their geographical location. The remaining generation is then distributed as described based on the relative share of generation capacities, whereby the capacities of generation units, for which per-unit time series are available, are excluded. For generation from nuclear (until April 2023), the entire generation can be allocated to the regions based on per-unit generation time series. Generation from lignite is also mainly carried out by large generation units for which individual time series are available. However, electricity generation from fossil gas in particular also takes place in a large number of smaller units for which no individual generation time series are reported—regionalization of fossil gas is therefore based more on the distribution of capacities.

For a discussion of the method, see Sundblad et al. (2023)🔗.

Imports and exports are calculated from the difference between aggregated generation and load. For the federal states, this is done using the regionalized data (see above). For the European countries for which data is reported by the transmission system operators, this is done directly using the reported load and aggregated generation data. In order to apply the flow tracing algorithm (see below), a balance of cross-border electricity flows, generation and load is required for each individual region (European countries and German federal states), which is generally not given in the reported data for various reasons. The data is therefore corrected using an algorithm in order to obtain such a balance pattern of load, generation and electricity flows. The correction algorithm is implemented in such a way that corrections for Germany are kept to a minimum. This is described in detail in a methodology paper; for the underlying algorithm, see de Chalendar et al. (2021)🔗.

The net imports and exports of the federal states and European countries are embedded in a pattern of electricity flows between the regions. The system is represented by a network with regions as nodes and physical transmission capacity between the regions as links between the nodes. The electricity flows between the countries realized on these links are published by the transmission system operators (“cross-border physical flows”) and adopted as a time series, whereby these data are also corrected by a correction algorithm as described above in order to ensure an overall balanced picture. The electricity flows among the German federal states and between the federal states and neighboring countries are estimated using a model. The boundary condition here is that the resulting flow pattern is consistent with the net imports and exports of the federal states and neighboring countries. Furthermore, the calculated electricity flows must not exceed a given transmission capacity between the regions. These transmission capacities are obtained by aggregation using an underlying grid representation from the PyPSA-Eur🔗 open energy system model. Within the remaining degrees of freedom, unique power flows between the German federal states are determined by quadratic minimization, which is motivated by physical power flow equations.

This process generates an overall picture of balanced imports/exports of the European countries and German federal states (nodes of the network) and electricity flows between these regions (via the links, i.e. transmission capacities). The origin of the imports is then estimated geographically from this overall picture by applying a flow-tracing algorithm, and the composition of the imports with respect to the different generation technologies is determined from flow-tracing results and the electricity mixes in the determined regions of origin.

The algorithm is applied to a complete overall picture of net imports/exports of the regions and the flows between these regions (represented as a network of nodes and links). Figuratively speaking, the flow-tracing method follows the flows from the sources (net exporters) through the network to the sinks (net importers). At each node, incoming flows from the network are mixed with any local exports, and this mix is passed on to the neighboring regions via the outgoing flows or, in case of imports, distributed to the local region. For each hour, the total electricity consumption for each region can thus be partitioned by region of origin. For net exporters, the electricity consumed originates entirely from their own region, while net importers obtain part of the electricity used (and the associated CO₂ emissions) from other net-exporting regions, which may also be geographically distant across several national borders, depending on the overall flow pattern.

Since the generation mix of each region, i.e. German federal states and European countries, is known for each hour from our previous calculations, the contributions from net exports determined by flow tracing can be multiplied by this mix, whereby the electricity consumption is not only partitioned by region of origin, but also by the respective generation technologies. The result of the algorithm is one matrix for each hour, which partitions the generation per technology by destination for each region, and likewise for each region the electricity consumption by region of origin and respective generation technology.

From the local generation data and the sources of imports assigned by flow tracing, the electricity mix of generation and the electricity mix of consumption can be determined for each region in each hour. The generation per technology is then multiplied by technology-specific emission factors to determine the total emissions attributed to local generation and local consumption. The total emissions are then divided by the total generation or the total load, resulting in a time series of region-specific emission intensities of generation and consumption in gCO₂/kWh.

Only direct emissions from the use of fossil fuels in power plants are taken into account when determining emission intensities. Electricity generation from nuclear and biomass are considered without emissions. Emissions from electricity generation are therefore determined by generation from lignite, hard coal, fossil gas and other fossil fuels, whereby “other” includes, for example, fossil oil or waste. The emission factors are calculated from the CO₂ emissions per generation type reported by the German Umweltbundesamt and the annual totals of net electricity generation of previous years published by AG Energiebilanzen. If no more recent figure is available, the previous year's figure is used. In 2022, this results in an emission factor of 1074 gCO₂/kWh for electricity from lignite, 844 gCO₂/kWh for hard coal, 379 gCO₂/kWh for fossil gas, and 1346 gCO₂/kWh for other fossil fuels. This calculation ignores differences in fuels and efficiency differences between power plants, even though these can be significant. As a complete, consolidated and freely available data set for such region-specific emission factors is not available, this methodological decision is made here. However, the integration of such specific emission factors is easily possible in the methodology presented.

Storage units are considered loads, i.e. electricity consumption, during the charging process and are therefore included in the consumption-based emission intensities. During discharging, storage units are regarded as generation technology. The emission factor is determined Germany-wide from the volume-weighted average emission intensity during the charging process, assuming a cycle efficiency of 80%. This results, for example, in an emission factor of 392 gCO₂/kWh in 2022, and 274 gCO₂/kWh in 2023.