La clasificación del modo de funcionamiento de un convertidor de triple puente activo (TAB) es el requisito previo y la base de la investigación de optimización de modulación basada en el análisis en el dominio del tiempo. Actualmente, falta investigación sistemática sobre la clasificación de modos. Una insuficiente selección de tipos de modos puede llevar a óptimos locales, impidiendo alcanzar un control óptimo global. Para abordar este problema, este documento propone un método de clasificación de modos para el convertidor TAB basado en las características estructurales de la forma de onda, permitiendo una clasificación de modos efectiva y una selección específica de modos. En primer lugar, se realiza un modelado en el dominio del tiempo para las tres ondas cuadradas de salida de los tres puertos. Luego, la forma de onda completa dentro de un periodo se descompone en varias combinaciones de sub-modos. Posteriormente, analizando las reglas de permutación y combinación de sub-modos correspondientes a diferentes formas de onda, se deriva el método de construcción del modo de funcionamiento del TAB, y luego todos los modos de funcionamiento del TAB pueden ser seleccionados utilizando un algoritmo de optimización iterativo. Finalmente, sobre esta base, a través de la combinación específica de sub-modos, no solo se puede seleccionar el modo de funcionamiento óptimo local con un estrés de corriente relativamente bajo o un valor RMS según la forma de onda y la ley de transmisión de energía, sino también se puede seleccionar el modo de funcionamiento con función de desacoplamiento de potencia de puerto. Este método tiene ventajas de clasificación clara, características multidimensionales y expansibilidad. No solo clasifica efectivamente los modos del convertidor TAB, sino que también selecciona el modo de funcionamiento óptimo local, particularmente aquellos con características de modulación de desacoplamiento de potencia. Los resultados de simulación y experimentales validan la corrección y efectividad del análisis teórico.