Um relé de distância utilizado na proteção de Linhas de Transmissão é usualmente projetado para atuar sob condições fixas de operação. Portanto, o desempenho destes relés é afetado pela mudança no ponto de operação do sistema. Grandes avanços, relativos à proteção, podem ser alcançados com a implementação de reconhecimento de padrões para o diagnóstico de faltas em sistemas elétricos de potência. Este trabalho demonstra a utilização de Redes Neurais Artificiais operando como um classificador de padrões para a operação de um relé de distância. O projeto utiliza a magnitude dos fasores das três fases de corrente e tensão, de um dos barramentos da Linha de Transmissão, como dados de entrada. O uso de Redes Neurais Artificiais resulta em um melhor desempenho do relé, mantendo seu alcance mesmo diante de diferentes condições de falta ou mudanças no ponto de operação do sistema.

A distance relay for the protection of transmission lines is usually designed on the basis of fixed settings. The performance of such relays is therefore affected by the changing network parameters. The implementation of a pattern recognizer for power system diagnosis can provide great advances in the protection field. This work demonstrates the use of an Artificial Neural Network as a pattern classifier for a distance relay operation. The scheme utilizes the magnitudes of three phase voltage and current phasors, from one busbar of the transmission line, as inputs. An improved performance with the use of an Artificial Neural Networks approach is experienced once the relay can operate correctly, keeping the reach when faced with different fault conditions as well as network parameters change.