Neste artigo, os sinais de temperatura ambiente e de carregamento de transformadores de distribuição imersos em óleo são aplicados em uma arquitetura de redes neurais artificiais com o objetivo de estimar a temperatura interna destes transformadores. A arquitetura da rede neural utilizada nesta aplicação é do tipo perceptron multicamadas. O treinamento da rede foi realizado através do algoritmo de retropropagação denominado ''Resilient Propagation'' e foi baseado em dados de projeto e de ensaios de transformadores de distribuição imersos em óleo. Resultados de simulação da abordagem proposta indicam que esta metodologia pode ser utilizada eficientemente nos processos de proteção de transformadores, incrementando a seletividade, confiabilidade e o gerenciamento da rede de distribuição.
Óleo de transformadores; redes neurais artificiais; identificação de parâmetros; inteligência artificial; algoritmos de estimação
