Oliveira, Daniel Fagundes; Oleskovicz, Mario (Orientador) 
Subjects: TRANSFORMADA DE FOURIER, SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA, PROTEÇÃO DE SISTEMAS ELÉTRICOS, ENERGIA EÓLICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OLIVEIRA, Daniel Fagundes. A classificação de faltas em linhas de transmissão com alta penetração de fontes eólicas interfaceadas por inversores: uma abordagem via Machine Learning. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c1b01eb9-b4ea-48f1-8b01-e5b45cfe5f56/Oliveira_Daniel_Fagundes.pdf. Acesso em: 24 fev. 2026.APA
Oliveira, D. F. (2025). A classificação de faltas em linhas de transmissão com alta penetração de fontes eólicas interfaceadas por inversores: uma abordagem via Machine Learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c1b01eb9-b4ea-48f1-8b01-e5b45cfe5f56/Oliveira_Daniel_Fagundes.pdfNLM
Oliveira DF. A classificação de faltas em linhas de transmissão com alta penetração de fontes eólicas interfaceadas por inversores: uma abordagem via Machine Learning [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c1b01eb9-b4ea-48f1-8b01-e5b45cfe5f56/Oliveira_Daniel_Fagundes.pdfVancouver
Oliveira DF. A classificação de faltas em linhas de transmissão com alta penetração de fontes eólicas interfaceadas por inversores: uma abordagem via Machine Learning [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c1b01eb9-b4ea-48f1-8b01-e5b45cfe5f56/Oliveira_Daniel_Fagundes.pdf
