现代化的重要标志之一便是高速铁路,同时它也是客运发展的普遍走向。保证其安全、可靠运行是建设的首要目标。而高速铁路的工程建设相应也带来诸多影响,特别是在电网中会产生诸如负序的不良影响。因此,新建高铁电能质量影响的预测研究,显得尤为重要,可以为牵引变电所设计和电网规划提供一定的参考依据。本文从大量牵引负荷实测数据入手,采用概率论和数理统计的方法对其进行处理,总结、分析出馈线电流的分布特征,并进一步将样本数据分为牵引、再生两种工况,采用β分布分别对两种工况下的电流进行概率密度拟合,通过分析拟合系数可知,当带电有效系数kεg<1.18时,拟合效果良好。接着,对能够将牵引、再生电流加以区分的功率因数进行了研究,总结出两种工况下功率因数分布的规律。然后,运用蒙特卡洛抽样,获取全面考虑空载、再生和牵引工况的全日馈线电流的样本数据,通过对比抽样值与实测值,发现二者的误差在可接受范围内,证明了 β分布拟合牵引、再生电流的可行性。针对新建电气铁路牵引变电所,基于设计使用的边界条件,求得β分布的参数,即可建立新建规划线路的负荷预测模型。基于β分布的牵引变电所馈线电流概率密度函数拟合方法应用方便,简单有效,但统计分析发现,当带电有效系数kεg>1.18时,拟合效果不佳。所以,针对β分布拟合的局限性,本文根据预测理论,基于人量的牵引负荷实测数据,在统计分析其分布特征的基础上,选择带电有效系数、最大值、标准差、偏度作为特征量,采用模糊C均值聚类算法,将多个牵引变电所进行分类,以此建立电气化铁路牵引变电所馈线电流的概率模型特征库。根据Bayes判别分析法,在既有牵引负荷概率模型特征库中寻找与之匹配的概率模型,从而获得新建电气化铁路牵引负荷的预测模型,为新建高速铁路牵引负荷对电网电能质量影响预测提供基础数据。