Ao longo dos últimos anos a literatura tem mostrado o sucesso da aplicação de Redes Neurais Artificiais em complexos problemas multivariados envolvendo bases de dados de cardinalidade elevada na área de Sistemas Elétricos de Potência. Um dos fatores que explicam este êxito consiste na elevada flexibilidade e capacidade de aproximação deste tipo de modelo, visto que, dado um número suficiente de neurônios na camada oculta, modelos neurais podem aproximar com precisão arbitrária qualquer função contínua.
Além disso, ao contrário dos modelos lineares clássicos, as Redes Neurais Artificiais apresentam poucas premissas básicas a serem verificadas, aumentando assim a sua robustez. Neste contexto, este projeto de pesquisa tem por objetivo o estudo e desenvolvimento de modelos neurais autônomos e sua avaliação como ferramenta de modelagem de problemas em Sistemas Elétricos de Potência, tais como Diagnóstico de Sistemas de Potência, Previsão de Séries Temporais (Carga, Vazão, Preço da Energia e Energia dos Ventos) e Estimação de Estados. Este projeto foi financiado pelo CNPq com recursos do Edital Universal 14/2013 e é financiado atualmente com recursos do Edital FAPERJ Nº 03/2017 (Programa Jovem Cientista do Nosso Estado).