La presente tesis tiene como objetivo evaluar la confiabilidad de la automatización de una subestación eléctrica utilizando la norma IEC 61850 y modelos de machine learning Para alcanzar este objetivo, se seleccionó la tecnología y equipos basado en criterios ponderados. Se utilizaron herramientas avanzadas de simulación, como Neplan, para modelar escenarios de falla y evaluar la confiabilidad del sistema. Además, se implementaron dispositivos de adquisición de datos con capacidad para capturar señales digitales y análogas, tiempos de respuesta rápidos y alta frecuencia de captura de datos para garantizar la precisión en las mediciones. Los resultados obtenidos mostraron una mejora significativa en la confiabilidad de la subestación eléctrica automatizada, con una reducción notable en el tiempo de respuesta y una mayor precisión en la captura de datos críticos. Las simul...