Este trabalho apresenta a aplicação de um modelo neuro-fuzzy para o processamento de alarmes e localização de defeitos em sistemas de potência. Diferentes técnicas são investigadas para o estabelecimento de relações fuzzy entre padrões de alarme e defeitos no sistema. Uma base de dados contendo as relações fuzzy é empregada para o treinamento de redes neurais artificiais. Os vetores de entrada das redes neurais são constituídos por padrões de alarmes associados a diferentes eventos e cada neurônio de saída é responsável por estimar o grau de pertinência de um componente específico na classe de componentes defeituosos. Testes são realizados utilizando um sistema de 7 barras e também um sistema real.

This work presents the application of a neuro-fuzzy model for alarm processing and fault location in power systems. Different techniques to establish the fuzzy relations among alarm patterns and fault occurrences in power systems are examined. Fuzzy relations are constructed and form a database that is employed to train artificial neural networks. The artificial neural networks have alarm patterns as inputs and each output neuron is responsible for estimating the degree of membership of a specific system component into the class of faulted components. Tests are performed with a 7-bus test system and with part of a real brazilian system.