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Este trabajo presenta un método para optimizar el rendimiento de los sistemas energéticos utilizando el Internet de las Cosas y la inteligencia artificial. El método detecta automáticamente las caídas de tensión. La corrección de fallos se realiza automáticamente en tiempo real mediante la reconfiguración y recombinación automática de interruptores en todo el sistema. Esta técnica proporciona una forma sencilla de supervisar las redes eléctricas mediante dispositivos SCADA. Se proponen algoritmos de optimización adaptativa de enjambre de partículas (APSO) para evaluar las pérdidas de potencia y las caídas de tensión (PLVD) en el sistema de distribución radial (RDS). Para estudiar la calidad de potencia del sistema propuesto se utiliza la prueba estándar IEEE 33 bus. Se determinan tres ubicaciones adecuadas para la inyección de fuentes distribuidas fotovoltaicas (PDS) en función de la reducción de las pérdidas de potencia y del índice de tensión. El sistema corrige fallos como la desviación del factor de potencia (PFD) o el sombreado parcial de las células solares reconfigurando y recombinando automáticamente las ramas del sistema radial de 33 buses. Una optimización adaptativa por enjambre de partículas (APSO) ha permitido mejorar el perfil de potencia y ha demostrado la fiabilidad del método propuesto.