Orientador: Carlos Alberto Favarin MurariDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Dentre as ferramentas de apoio à tomada de decisão na supervisão da operação de redes de energia elétrica, destacam-se aquelas fundamentadas em metodologias inteligentes que, com base nas medições provenientes de equipamentos existentes, dão suporte para a análise preditiva de possível ocorrência de falta. As oscilografias provenientes dos ativos de uma concessionária de energia elétrica, como por exemplo os relés de proteção e a infraestrutura de comunicação, podem ser processadas por diferentes técnicas de análises de sinais, possibilitando a discriminação de distúrbios em redes elétricas. Tal análise proporciona uma base para a mitigação, manutenção e caracterização de falhas, resultando em um sistema de apoio para a tomada de decisão através de um processo automático de detecção que possibilita a identificação e análise mais rápida de possíveis falhas na rede. Portanto, um sistema de detecção prematura de falhas que identifica um comportamento incipiente e prevê a falha iminente é o foco deste trabalhoAbstract: Among the tools to support decision-making in the supervision of the operation of electric power grids, stand out those based on intelligent methodologies that, based on measurements from existing equipment, provide support for the predictive analysis of possible occurrence of fault. The oscillographs from the assets of an electric utility, such as protection relays and communication infrastructure, can be processed by different signal processing techniques, allowing the discrimination of disturbances in electrical networks. Such analysis provides a basis for mitigation, maintenance and characterization of failures, resulting in a support system for decision making through an automatic detection process that enables the identification and faster analysis of possible network failures. Therefore, a premature failure detection system that identifies incipient behavior and predicts impending failure is the focus of this workMestradoEnergia EletricaMestre em Engenharia Elétrica