为实现历史数据未知的或新建的牵引变电所牵引负荷时序模拟，提出一种基于线性回归模型（LRM）-隐马尔可夫模型（HMM）-Copula函数组合模型的动车组牵引负荷时序模拟方法。首先，基于实测数据分析牵引负荷出力的空间相关性，以及有功和无功功率的相关性。其次，对牵引负荷有功序列去趋势化，得到两条随线路坡度阶梯型变化和随时间周期性随机变化的子序列，并分别建立LRM模型和HMM模型。然后，采用Frank-Copula函数获取有功和无功的相关性。最后，根据组合模型和线路条件实现动车组牵引负荷时序模拟。算例通过均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差、曲线相似度和概率密度函数五个指标，评价本文所提方法和对比方法的模拟精度。结果表明，采用本文方法生成的动车组负荷模拟数据，其时序特征和概率分布特征均与实测数据更接近，验证了本文方法的准确性。