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As faltas em linhas de transmissão são eventos impossíveis de serem evitados, pois podem ser causados, por exemplo, pelo contato de objetos estranhos nos condutores de alta tensão. Este trabalho desenvolveu um algoritmo de diagnóstico de faltas para a linha de transmissão Margem Direita – Villa Hayes, através do seu modelo matemático no ATP. Os sinais elétricos de tensão e corrente são pré-processados pelas transformadas de Fourier e de Wavelet, e então dois métodos de inteligência computacional foram comparados para determinar o local da falta na linha de transmissão: Redes Neurais Artificiais e Redes Neuro-Fuzzy (ANFIS). Os resultados obtidos indicaram que a melhor ferramenta para o diagnóstico de faltas da linha de transmissão estudada são via Redes Neurais Artificiais com 17 entradas.

Fuzzy; Wavelet; Localização de faltas