作为高压直流输电系统（High Voltage Direct Current Transmission,HVDC）的组成部分,模块化多电平变换器（Modular Multilevel Converter,MMC）在远距离、大功率电能传输的过程中扮演着重要的角色,其运行可靠性一直是学者们研究的热点。MMC由多个结构相同的子模块（Submodule,SM）构成,通过控制子模块中开关元件的通断状态,改变子模块的投切数量,从而调节MMC的输出电压。子模块通常包含若干个开关元件,开关元件的通断状态组合构成了不同的工作模态。因此,含有多个开关元件的子模块具有多种工作模态,除了正常工作模态之外还可能存在一些非预期工作模态。由于MMC包含的子模块数量众多,子模块出现非预期模态的可能性大大提高,而非预期模态的触发将影响MMC的输出性能甚至造成严重的后果。为此,对MMC子模块的所有工作模态进行模态识别,发现非预期模态,并分析非预期模态的触发条件和影响,有利于提高MMC运行的可靠性。本文基于元件树状图提出一种能够有效识别变换器所有有效工作模态的方法,并将该模态识别方法分别运用于采用钳位双子模块（Clamped Double Submodule,CDSM）的MMC和采用半全桥子模块（Semi-full-bridge Submodule,SFB）的MMC中,最后利用PLECS RT Box半实物仿真平台进行实验验证,证明所提出模态识别方法的有效性,同时验证了非预期模态对MMC输出特性的影响。本文的主要工作包括:1)基于电力电子变换器的元件树状图,提出一种新的模态识别方法,该方法能够直观、快捷地识别出电力电子变换器的所有有效工作模态。2)将基于元件树状图的模态识别方法分别运用于CDSM-MMC和SFB-MMC,识别出MMC子模块中含有的非预期模态,分析非预期模态的触发条件及其对MMC运行性能的影响。3)利用MATLAB/Simulink仿真软件和PLECS RT Box半实物仿真平台,验证基于元件树状图模态识别方法的有效性,检验非预期模态对MMC的影响。