如何使用Python对高速动车组在不同工况下的电能质量进行评估，并建立数学模型以分析其对供电系统的影响？请提供分析步骤和代码示例。

为了解决高速动车组在不同工况下电能质量的评估问题，我们可以采用Python编程语言结合相关的科学计算库来进行数据分析和建模。首先，需要对动车组在空载、牵引和制动三种工况下的电压和电流进行采集。通过采集到的原始数据，我们可以使用Python的数据处理库，如Pandas进行数据清洗和格式化。接着，我们利用NumPy库进行复杂数学运算，计算电压和电流的正序、负序和零序分量，并绘制相应的序分量图来分析其不平衡程度。为了识别和量化谐波，我们可以使用快速傅里叶变换（FFT）方法，这在SciPy库中可以直接调用。通过FFT分析，可以绘制电流的频谱图，并找出前五个最大谐波分量的幅值和频率。在此基础上，根据国家电能质量评估标准，计算电压和电流的不平衡度以及电流总谐波畸变率（THDi），这些评估指标可以通过NumPy进行计算。最后，将这些数据和评估结果进行可视化展示，可以使用Matplotlib库来完成。在分析结束后，可以利用所获得的数据和计算结果建立数学模型，使用统计学方法和机器学习算法，如线性回归或神经网络等，来预测不同工况下动车组对电能质量的影响。这个过程不仅有助于深入理解动车组运行与电能质量之间的关系，也为设计相应的优化策略提供了依据。通过实践这份《高铁牵引供电系统电能质量评估与建模分析》报告，你可以获得一份全面的分析方案，以解决实际工程问题。

参考资源链接：[高铁牵引供电系统电能质量评估与建模分析](https://wenku.csdn.net/doc/644ba278ea0840391e559fc4?spm=1055.2569.3001.10343)