RESUMEN Un tema de creciente interes para los operadores de red y para los usuarios, es la calidad de la energia electrica. Elproducto mismo y la atencion al cliente son los principales aspectos considerados. La calidad del producto, significasatisfacer condiciones de calidad de onda (o de la potencia), y de continuidad del servicio de energia electrica. Esteultimo aspecto es el considerado cuando se aborda el problema de localizacion de fallas. En este articulo se presentaun analisis de un metodo de localizacion de fallas para sistemas de distribucion, desarrolladocon un clasificador basado en vectores de soporte. Este localizador se entrena con datos tomados a condicion nominaly se presenta un analisis de la influencia de la variacion en la carga del sistema de potencia y simultaneamente sucapacidad de mantener altos indices de precision para reconocer una zona de falla cada vez mas pequena. Mediante un ejemplo de aplicacion con el modelo de un sistema real, se muestra como el localizador propuesto esaltamente efectivo, obteniendose para el caso monofasico, que es el mas exigente, aciertos de precision promediosuperiores al 90% en la localizacion de la zona en falla. PALABRAS CLAVE: Localizacion de fallas, sistemas de distribucion, clasificadores, maquinas de soporte vectorial. ABSTRACT A recent and interesting study topic to utilities engineers and customers has been the electric power quality. The productitself and the customer support are the main aspects considered. The product quality means satisIY requirements ofwavequality and service continuity. Tbis last aspect is the one considered when the fault location problem is taken into account. This paper shows an analysis of a fault location method applied to power distribution systems, developed wilh aclassifier based in support vectors machines. This fault lacator i8 trained using fault data from nominal conditions andtested considering lhe infiuence ofload variations. Also its capability to maintain high performance indexes where thepower system i8 sub-divided in a increasing number oi zones i8 checked. From an application example which uses a model taken from a real power system, it is shown how lhe proposedapproach i8 highly effective to salve the problem, having mean precision scores aboye 90% to lacate the faulted zone,in case of single phase faults to ground, which is the most difficult case proposed. KEY WORDS: Fault location, power distribution systems, classifiers, support vectors.