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Neste resumo expandido é apresentado um método para detectar e classificar cinco tipos de distúrbios de tensão empregando técnicas de processamento de sinais e de mineração de dados. Esta ferramenta de apoio à tomada de decisão provê maior segurança, confiabilidade e rentabilidade às concessionárias de energia elétrica. O procedimento adotado para diagnóstico de distúrbios contempla a extração de características dos sinais de tensão por meio da transformada wavelet, análise multirresolução e do conceito de energia, as quais são analisadas utilizando técnica de mineração de dados, mais especificamente, o algoritmo J48. Dentro desta perspectiva, empregou-se o software Matlab para composição do banco de dados baseado nas equações representativas dos distúrbios sag, swell, outage, harmonics, flicker e operação normal. Neste sentido, o sistema de diagnóstico compreende a análise e avaliação de um conjunto de 1800 eventos relativos ao estado operativo do sistema de energia elétrica. O diagnóstico foi realizado via software Weka, por meio do qual implementou-se também a seleção de atributos a fim de otimizar o processo e obter melhor performance computacional. Os resultados obtidos demonstram que a metodologia empregada é eficiente, robusta e propicia alta velocidade de processamento, o que permite, a priori, aplicação em tempo real.

qualidade de energia; transformada wavelet; mineração de dados; diagnóstico da rede.