模块化多电平变流器（Modular multilevel converter, MMC）在中高压大功率场合的广泛应用对其运行的安全可靠性提出了更高的要求。本文基于故障SM和正常SM之间电容电压变化差异性，利用自适应的基于截断平均数和密度峰值的快速聚类算法(Truncated mean-based clustering by fast search and find of density peaks, T-CFSFDP)，通过分析故障指标平均局部距离(Average local distance，AVE)，可检测并定位MMC中的故障SM。本文所提出的故障定位方法不需要大量的训练数据样本，也不需要创建复杂的数学模型和手动设置经验阈值，可在减少运行计算成本的同时提高定位故障SM的速度。在PSCAD/EMTDC中搭建三相MMC系统仿真对方法进行验证，仿真结果验证了所提方法的有效性。