垃圾焚烧发电厂电气设备的故障诊断是保证其安全、高效运行的重要环节。本文针对垃圾焚烧发电厂电气设备故障诊断的难点,提出了一种基于深度学习算法的故障诊断方法。首先,利用深度信念网络（DBN）对电气设备的运行数据进行特征提取,降低数据维度,提高特征表达能力;然后,利用长短期记忆神经网络（LSTM）对提取的特征进行序列建模,捕捉故障特征的时序变化规律;最后,利用主成分分析（PCA）对LSTM的输出进行降维分类,得到故障诊断结果。本文通过数值算例验证了该方法的有效性,并分析了故障特征取值范围、噪声水平、神经网络结构和训练误差阈值等因素对故障识别结果的影响。本文提出的基于深度学习算法的故障诊断方法,能够有效地识别垃圾焚烧发电厂电气设备的故障类型和故障位置,具有较高的准确率和鲁棒性,为垃圾焚烧发电厂电气设备的故障诊断提供了一种新的思路和技术手段。