[pt] As descargas atmosféricas são de grande importância para o setor elétrico, sendo frequentemente responsáveis por desligamentos de linhas de transmissão, que podem desencadear uma sequência de eventos que levem o sistema elétrico interligado ao colapso. As longas extensões de linhas de transmissão, expostas a intemperes climáticas, determinam uma probabilidade significativa de incidência direta de descargas atmosféricas nestes equipamentos. Devido ao caráter estratégico das linhas para o fornecimento de energia e a constatação de que descargas atmosféricas estão entre as principais causas de desligamentos, torna-se importante o estudo do comportamento das descargas atmosféricas, antes do instante da ocorrência do desligamento das linhas de transmissão, para compreender os padrões característicos potenciais causadores destes desligamentos. Os estudos encontrados atualmente estão orientados na eficiência das redes de detecção de descargas atmosféricas e na identificação de condições climáticas que indiquem a ocorrência de raios de forma preditiva, sem correlação a ocorrências em linhas de transmissão. Assim, essa dissertação consiste na determinação do risco de desligamentos de linhas de transmissão por descargas atmosféricas, visando fornecer informações antecipadas e possibilitar ações operativas para manter a segurança do sistema elétrico. O modelo desenvolvido nesse estudo, denominado Risco de Desligamentos de Linhas de Transmissão por Raios (RDLR), é composto de dois módulos principais, sendo o primeiro o agrupamento do conjunto amostral de descargas atmosféricas, realizado através de um método baseado em densidade. Nesse módulo, os ruídos são eliminados de forma eficiente e são formados grupos representativos de descargas atmosféricas. O segundo módulo consiste em uma etapa classificatória, baseado em redes neurais artificiais para identificar padrões de grupos de descargas que representem riscos de desligamentos de linhas de transmissão. Visando a otimização do modelo, foi aplicado um método de seleção das variáveis, através de componentes principais, para determinar aquelas que mais contribuem na caracterização desses eventos. O modelo RDLR foi testado com dados reais dos registros de desligamentos de linhas de transmissão, associado a outro banco com dados reais contendo milhões de registros de descargas atmosféricas oriundos das redes de detecção de raios, sendo obtidos excelentes resultados na determinação dos riscos de desligamentos de linhas de transmissão por descargas atmosféricas. / [en] Atmospheric discharges are of great importance to power systems, and are often responsible for outages of transmission lines, which can trigger a sequence of events that leads to a system collapse. The long extensions of transmission lines, exposed to climatic conditions, create significant probability of direct incidence of atmospheric discharges in these equipments. Due to the strategic nature of power supply lines and the fact that atmospheric discharges are among the main causes of outages, it is important to study atmospheric discharges characteristics before failure of transmission lines and understand patterns that are responsible for interruptions. Current studies focus on efficiency of lightning detection networks and on identification of climatic conditions that indicate lightning occurrence in a predictive approach, without any correlation with transmission lines outages. Therefore, this thesis consists on real-time risk determination of transmission lines outage by lightning, providing early information to enabling operational procedures for power system safety. The proposed model, named Transmission Lines Outage Risk by Lightning (TLORL) is composed of two main modules: Atmospheric Discharge Data Clustering and Classification. In the atmospheric discharges data-clustering module, performed by a density-based method, the outages are efficiently eliminated and representative groups of atmospheric discharges are formed. The second module consists of a classification step, based on artificial neural networks, to identify patterns of discharges groups that represent risks to cause transmission lines outages. Aiming at improving the proposed model, principal components analysis (PCA) was applied to determine the input variables that most contribute to the events characterization. The TLORL model was tested with real data transmission line outages, associated to another database with millions lightning records from the detection networks, producing excellent results of transmission lines outages caused by atmospheric discharges.