Abstract
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.
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