O sucesso de funções de automação e controle vislumbradas para as redes de distribuição inteligentes depende da supervisão confiável da rede em tempo real. Esta tarefa é realizada pelo estimador de estado da distribuição, responsável por processar um conjunto de medidas recebidas através do sistema de aquisição de dados. Em redes inteligentes, a infraestrutura avançada de medição (AMI) permite a leitura regular de medidas de tensão e potência dos consumidores, as quais podem complementar as poucas medidas usualmente presentes na rede de distribuição (medidas SCADA) e beneficiar o processo de estimação de estado. Entretanto, devido a limitações na infraestrutura de comunicação, medidas SCADA e AMI possuem taxas de amostragem e aquisição diferentes. Este trabalho apresenta uma metodologia que emprega uma rede neural do tipo AutoEncoder para a geração de pseudomedidas AMI para complementar medidas SCADA em instantes de tempo em que apenas estas últimas estão disponíveis para processamento. Simulações realizadas com um sistema de distribuição de 34 barras ilustram a metodologia proposta e os resultados obtidos confirmam o seu potencial de aplicação para a geração de pseudomedidas.