이 논문은 페이저 측정 장치(phasor measurement units, PMU)가 측정한 주변(ambient) 데이터를 사용하여 전력 시스템에서 지역 관성(inertia)을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계적 동력의 저주파 영향은 억제하고, 회전자의 속도와 전기적 주파수 간의 불일치 및 고주파 잡음은 완화하기 위해 대역통과 필터링(band-pass filtering)을 활용한다. 단순한 1차 AutoRegressive Moving Average with eXogenous input(ARMAX) 모델을 이용함으로써 관성 상수(inertia constant)를 직접 식별할 수 있다. 이 방법은 사전 모델 차수 선택, 회전 속도 추정, 또는 주파수 변화율(RoCoF; rate of change of frequency) 계산을 필요로 하지 않는다. 제안된 방법은 3개의 벤치마크 시스템에서 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 그 대상은 Kundur 2지역(two-area) 시스템, IEEE Australian 간소화 14발전기 시스템, 그리고 IEEE 39-bus 시스템이다. 이 방법은 모든 시험 사례에서 약 ±5% 오차 범위 내로 영역 수준의 관성 추정을 달성하였고, 교란 모델 및 시스템 구성의 변동에도 불구하고 일관된 성능을 보였다. 또한 추정은 수 분에 불과한 짧은 데이터 윈도우에서도 안정적인 성능을 유지하였으며, 이는 준 실시간 모니터링 응용에 적합함을 보여준다.

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