Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES With a growth in demand for electrical energy, it is noticed that the Brazilian power system tends to become more complex, as well as more susceptible to the occurrence of various types of failures. Disturbances that cause interruptions in the power supply, for example, are monitored daily through regulations on energy distribution services. However, there is still a need to automate the distribution systems so their equipment, such as automatic reclosers, act swiftly, safely and effectively during the disturbance classification processes. With the information stemming from the identification and classification of disturbances, the electric power companies can act to minimize their frequency of occurrence. In order to achieve this objective, this work presents a set of methods able to classify certain disturbances and faults in the distribution system - short circuits, inrush current, connection of large loads, harmonic distortion, current unbalance and frequency variation - based only on the analysis of the behavior of current signal oscillographs. This classification occurs through the segmentation of the signals employing, mostly the discrete wavelet transform, via multiresolution analysis. Other techniques, such as the Fourier transform and the ordinary least squares, are used in the background in order to assist in some decisions. A database with 510 synthetic signals (simulated in a test system, parameterized with real data from a distribution system and built in the Alternative Transients Program software), and 41 real currents signals from short-circuit have been applied in order to validate the methods. The results indicate to feasibility of using the algorithm as a tool for classifying disturbances. Com o crescimento da demanda por energia elétrica, percebe-se que o sistema elétrico de potência brasileiro tende a ficar mais complexo, bem como vulnerável à ocorrência de vários tipos de falhas. Distúrbios causadores de interrupções no fornecimento de energia, por exemplo, são monitorados diariamente por meio de regulações de serviços de distribuição de energia. No entanto, ainda existe a necessidade de automatizar os sistemas de distribuição para que seus equipamentos, como os religadores automáticos, atuem de forma rápida, segura e eficaz durante os processos de classificação de distúrbios. De posse da informação advinda da identificação e classificação dos distúrbios, as concessionárias de energia podem atuar no sentido de minimizar sua frequência de ocorrência. A fim de atingir este objetivo, este trabalho apresenta um conjunto de métodos capazes de classificar determinados distúrbios e faltas no sistema de distribuição – curtos-circuitos, corrente de inrush, carga notável, distorção harmônica, desequilíbrio de corrente e variação de frequência – com base apenas da análise do comportamento de oscilografias de sinais de corrente. Essa classificação ocorre mediante a segmentação dos sinais empregando-se, majoritariamente a transformada wavelet discreta, via análise multirresolução. Outras técnicas, tais como transformada de Fourier e método dos mínimos quadrados, são utilizadas em segundo plano a fim de auxiliar em algumas decisões. Ao todo, uma base de dados com 510 sinais sintéticos (simulados em um sistema-teste, parametrizado com dados reais de um sistema de distribuição e construído no software Alternative Transients Program), e 41 sinais de correntes reais de curtoscircuitos foram aplicados com o intuito de validar a metodologia. Os resultados apontam para a viabilidade do uso do algoritmo como ferramenta para classificação de distúrbios. São Cristóvão