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Nos transformadores de potência modernos, a proteção diferencial convencional com restrição de harmónicas tem muitas vezes dificuldades devido aos níveis mais baixos de segundas harmónicas resultantes de materiais de núcleo melhorados e da saturação do TC durante defeitos graves. Estes desafios podem levar a operações falsas, identificando erroneamente fenómenos benignos, tais como a irrupção de magnetização, a sobre-excitação e as falhas internas. Este livro apresenta um novo esquema de proteção digital que emprega um algoritmo híbrido KNN-GA para distinguir com precisão as verdadeiras falhas internas das condições de não-falta. Utilizando a transformada wavelet discreta para extração de caraterísticas, o esquema capta parâmetros estatísticos críticos, enquanto o método K-nearest Neighbor, optimizado com um Algoritmo Genético, aumenta a precisão da classificação. Experiências laboratoriais extensivas e a implementação DSP em tempo real no TMS320C6713T demonstram que esta abordagem híbrida supera os métodos tradicionais como ANN e SVM, proporcionando uma proteção de transformador mais rápida, mais segura e mais fiável nas redes eléctricas modernas.