应宜辰，吴命利，杨少兵，刘秋降

(北京交通大学 电气工程学院， 北京 100044)

近年来，我国电气化铁路的规模快速增长，牵引供电系统与电网的相互作用日益引起人们的重视，研究这类问题往往需要对包含牵引供电系统在内的整个电力系统进行更精细化的仿真分析，这对牵引负荷建模提出了更高要求。常用的牵引负荷模型主要包括3种：①恒定电流源或功率源模型，不考虑牵引负荷的波动性，常用于电力系统确定性仿真[1-2]；②基于列车牵引计算和运行图的动态模型，考虑线路状况、列车运行特性及运输组织方式等因素，能较准确地模拟牵引负荷过程[3]；③基于大量实测数据的概率模型，从数据中挖掘规律并采用概率函数建模，能刻画牵引负荷在复杂因素影响下的统计特征[4-7]。第一种方法忽略了牵引负荷的波动特性，在精度要求较高或者需要获得统计参数(如某些电能质量指标)的电力系统仿真中，无法满足要求；第二种方法复杂度很高，当涉及系统规模较大时应用不便；第三种方法基于数据驱动，比较容易与现在应用较多的智能算法相结合，模型可以随着数据及时更新。因此，目前第三种方法被广泛应用于分析牵引负荷对电力系统的影响。

在使用概率模型对于牵引负荷进行描述的时候，首先需要根据得到的实测数据对概率模型进行参数辨识，然后使用辨识得到的参数对牵引负荷进行描述。在实际应用中，判定所拟合函数是……