本发明公开了基于神经网络的模块化多电平变换器电容故障诊断方法。本发明包括在模块化多电平变换器系统中获取子模块开关管的开关信号，桥臂上的桥臂电流，直流电压等数据；对获取的数据进行处理，对开关信号进行积分得到各模块间开关信号的差异，加入开关信号积分在桥臂中的比例作为特征，对桥臂电流进行二倍频率的电流分量提取，结合小波包分解的方法来提取该电流的低频部分故障特征，基于神经网络的回归模型搭建，将得到的数据对模型进行训练，最后得到可以监测模块化多电平变换器中子模块电容健康状况的模型，以此实现在线的模块电容值计算，监控模块电容的健康情况，保证模块化多电平变换器系统的稳定运行。