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A localização de avarias no sistema de distribuição é uma questão crítica para aumentar a disponibilidade do fornecimento de energia, reduzindo o tempo de interrupção para manutenção nas empresas de serviços de electricidade. Nesta tese o estimador de localização de falhas para o sistema de distribuição de energia utilizando rede neural artificial é desenvolvido para falhas de linha para terra, linha para linha, linha para linha para terra e três fases para terra no sistema de distribuição. Para desenvolver este estimador é utilizado um dos alimentadores de distribuição de energia radial rural na Etiópia, Oromia, subestação de Assela. Este alimentador é simulado utilizando o software ETAP para gerar dados para diferentes condições de falha, com diferentes resistências de falha e condições de carga, que é a tensão e corrente da fase de falha. Verifica-se que as redes neurais artificiais são uma das opções alternativas na concepção do estimador de falhas para o sistema de distribuição, onde se encontram disponíveis dados suficientes da rede de distribuição com uma distância estreita de localização de falhas a partir da subestação. Isto tem benefícios na assistência ao plano de manutenção, poupando esforços na procura de localização de falhas e benefícios económicos, reduzindo o tempo de interrupção.