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Transmission expansion planning (TEP) is an important study among the various electrical power system activities. However, solving the optimization problem resulting from TEP studies for real large electrical systems is a complex task, which involves the analysis of a large space of solutions. In this sense, the present work proposes the investigation of diversity strategies combined with the meta-heuristic Genetic Algorithm (GA) to solve the TEP problem. The Deterministic Crowding and K-means techniques are used to create different versions of GA with population diversity. A real and present-day electrical system, which corresponds to the geoelectric region of southern Brazil, is used to carry out performance studies and analyze the use of different diversity strategies. Resumo: O planejamento da expansão da transmissão (PET) configura um importante estudo dentre as diversas atividades realizadas em um sistema elétrico de potência. No entanto, solucionar o problema de otimização decorrente dos estudos PET para sistemas elétricos reais de grande porte é uma tarefa complexa, que envolve a análise de um grande espaço de soluções. Neste sentido, o presente trabalho propõe a investigação de estratégias de diversidade combinadas à metaheurística Algoritmo Genético (AG) para solução eficiente do problema PET. As técnicas Deterministic Crowding e K-means são utilizadas para criar diferentes versões do AG com diversidade populacional. Um sistema elétrico real e atual, que corresponde à região geoelétrica sul do Brasil, é utilizado para realizar os estudos de desempenho e analisar o emprego de diferentes estratégias de diversidade.