[pt] Nesta dissertação, é apresentado um procedimento estatístico para a estimação de perfis de curvas de carga por aparelhos para consumidores residenciais atendidos na BT (Baixa Tensão). O modelo desenvolvido utiliza informações de duas fontes distintas: PPHs (Pesquisas de Posses e Hábitos de Aparelhos Elétricos) e Medições de consumo com medidores eletrônicos com memória de massa que gravam leituras de consumo por aparelhos a cada 15 minutos. Através das PPHs desenvolvidas por Procel/Eletrobrás em 1996, obtêm-se um perfil aproximado da curva de carga do domicilio por aparelho. Entretanto, esta curva tende a ser imprecisa, pois é obtida por declarações de uso dos aparelhos. Para reduzir esta imprecisão, foi montado um experimento onde uma sub-amostra de domicílios auditados pelas PPHs, teve os principais aparelhos da residência medidos por medidores eletrônicos em intervalos de 15 minutos. A partir das curvas de utilização destes aparelhos, obtidas pelos dois procedimentos, utilizou-se um modelo estatístico de regressão linear para estimar coeficientes de ajustes para correção das curvas declaradas para cada hora do dia, para os principais eletrodomésticos do domicílio. Os resultados foram aplicados a duas distribuidoras do grupo ENDESA: AMPLA e COELCE. / [en] In this thesis, it is presented a statistical based model that allows the estimation of the load shape curve for appliances (end uses) for residential consumers that belong to low voltage group (BT clients), using information from two sources: PPHs (Energy Audit on Ownership and Usage of Electrical Appliances) and household measurements through specific devices that provide not only the total consumption (15 minute intervals) as well as the breakdown of this consumption for each device (end use) existing in the household. Through energy audits (PPHs) developed by Procel/Eletrobrás in 1996, one has a rough idea of the load shape curves by appliance. However, the curves obtained this way tend to be rather imprecise, as they are obtained by the consumer information of usage of the equipments on the surveys, which tend to be rather vague. In order to reduce such imprecision, an experiment was set where a subsample of the original survey sample is selected and the main appliances consumption measured by electronic meters at intervals of 15 minutes. The end use load shape obtained by these meters are then compared with the corresponding curve obtained by usage declaration. Using the linear regression model, the correction coefficients of the declarations are obtained for each hour of the day, for the main appliances. The results were applied to two distribution utilities of the ENDESA group: AMPLA and COELCE.