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Este trabalho apresenta um método para otimizar o desempenho dos sistemas de energia utilizando a Internet das Coisas e a inteligência artificial. O método detecta automaticamente as quedas de tensão. A correção de falhas é realizada automaticamente em tempo real, reconfigurando e recombinando automaticamente os interruptores em todo o sistema. Esta técnica proporciona uma forma fácil de supervisionar as redes eléctricas utilizando dispositivos SCADA. São propostos algoritmos de otimização adaptativa por enxame de partículas (APSO) para avaliar as perdas de potência e as quedas de tensão (PLVD) no sistema de distribuição radial (RDS). O teste IEEE 33 bus standard é utilizado para estudar a qualidade de energia do sistema proposto. São determinados três locais adequados para a injeção de fontes fotovoltaicas distribuídas (PDS) com base na redução da perda de potência e no índice de tensão. O sistema rectifica falhas como o desvio do fator de potência (PFD) ou o sombreamento parcial das células solares reconfigurando e recombinando automaticamente os ramos do sistema radial de 33 barramentos. Uma otimização adaptativa por enxame de partículas (APSO) permitiu melhorar o perfil de potência e demonstrar a fiabilidade do método proposto.