Este trabalho consiste em apresentar um método alternativo para a identificação de fontes de correntes harmônicas comumente encontradas em sistemas elétricos residenciais. Desta identificação, soluções viáveis poderão ser aplicadas com o intuito de mitigar os níveis de emissão das correntes harmônicas geradas, principalmente, por cargas com características não lineares. Para a identificação empregou-se redes neurais artificiais (RNAs), sendo esta técnica inteligente, apresentada como uma alternativa aos métodos convencionais. Os resultados reportados neste contexto procuram validar a proposta apresentada com dados experimentais obtidos em ensaios laboratoriais. / This work presents an alternative method for the identification of current harmonic sources commonly encountered in residential electrical systems. For this purpose, feasible solutions can be applied to minimize the levels of harmonic currents emission caused by nonlinear loads. Artificial neural networks are employed as alternative to conventional methods. The experimental results will be reported in order to validate the proposal presented with the experimental data obtained in laboratory.

Este trabalho consiste em apresentar um método alternativo para a identificação de fontes de correntes harmônicas comumente encontradas em sistemas elétricos residenciais. Desta identificação, soluções viáveis poderão ser aplicadas com o intuito de mitigar os níveis de emissão das correntes harmônicas geradas, principalmente, por cargas com características não lineares. Para a identificação empregou-se redes neurais artificiais (RNAs), sendo esta técnica inteligente, apresentada como uma alternativa aos métodos convencionais. Os resultados reportados neste contexto procuram validar a proposta apresentada com dados experimentais obtidos em ensaios laboratoriais. / This work presents an alternative method for the identification of current harmonic sources commonly encountered in residential electrical systems. For this purpose, feasible solutions can be applied to minimize the levels of harmonic currents emission caused by nonlinear loads. Artificial neural networks are employed as alternative to conventional methods. The experimental results will be reported in order to validate the proposal presented with the experimental data obtained in laboratory.