在频率稳定问题中,惯性响应迅速且具有自发性,是系统安全稳定运行的重要保障。随着化石能源枯竭和环境污染问题的日益严重,电网中清洁能源的比例正逐年上升,部分地区电网甚至以风、光等绿色电力为主要发电途径。一方面,可再生能源机组大都通过电力电子装置与电网相连,与电网频率解耦,当系统出现扰动时不能提供惯性响应,在部分传统同步发电机组被可再生能源发电机组取代的背景下,系统的整体惯性水平显著降低,为系统的频率安全增添隐患。另一方面,绿色电力受限于气候和地理环境的影响,常以聚集性的形式出现,绿色发电占比高的区域其惯性水平将会显著小于火电机组集群分布的区域,即惯性在系统中呈现出空间分布的特征。为了提升电网频率稳定性,在平衡安全与经济的前提下,有针对性地促进新能源并网消纳和配置虚拟惯量控制,评估电力系统的惯性水平则具有重要意义。本文对此展开研究,提出了电力系统惯量的数据物理融合估算方法研究。主要研究工作如下:对电力系统惯性及其空间分布特性进行辨析。辨析惯性在平动、转动和电力系统中所表现出的异同点。对惯性空间分布进行表象剖析和机理剖析,推导论证惯性空间分布和频率空间分布不等同。辨析节点惯性,定义节点惯量,提出节点间惯性部分共享且共享比例各不相同的思路。提出一种基于数据物理融合估算系统等效惯量的方法。其中物理模型采用基于转子运动方程的单机等值聚合模型,数据模型采用极限学习机,将物理模型和数据模型以串行的模式构建数据物理融合模型,最后离线训练模型以获取最优参数和在线应用模型以预测系统等效惯量。算例结果表明在不明显增加耗时的前提下,所提方法具有精度高,稳定性好,对数据样本依赖小的特点。以电力系统等效惯量作为基准值,根据节点间频率的耦合性计算各节点惯量,提出一种考虑节点耦合性的惯性空间分布离线量化方法。结果表明,所提方法在量化系统惯性空间分布上具有可行性。考虑到惯性空间分布离线量化方法高度依赖仿真、仅适用于离线分析的局限性,提出一种基于数据物理融合的惯性空间分布在线量化方法。以离线量化方法的输出结果作为标签（准确值）,采用数据物理融合方法拟合（离线训练）选定特征量和标签,固定最佳模型参数,最后根据在线测量数据计算各个节点的惯量,实现惯性空间分布的在线计算。仿真结果表明,所提方法精度高,鲁棒性强,具有应用于生产实际的可能。