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La localisation des défauts dans le système de distribution est un problème critique pour augmenter la disponibilité de l'alimentation électrique en réduisant le temps d'interruption pour la maintenance dans les compagnies d'électricité. Dans cette thèse, un estimateur de la localisation des défauts pour le système de distribution d'énergie utilisant un réseau neuronal artificiel est développé pour les défauts ligne à terre, ligne à ligne, ligne à ligne à terre et triphasé à terre dans le système de distribution. Pour développer cet estimateur, l'une des lignes de distribution d'énergie radiale rurale en Ethiopie, Oromia, la sous-station d'Assela, la ligne d'alimentation Gumguma, est utilisée comme ligne de test. Cette ligne est simulée à l'aide du logiciel ETAP afin de générer des données pour différentes conditions de défaut, avec différentes résistances de défaut et conditions de charge, c'est-à-dire la tension et le courant de la phase de défaut. Il s'avère que les réseaux neuronaux artificiels sont l'une des options alternatives dans la conception de l'estimateur de défaut pour le système de distribution où suffisamment de données de réseau de distribution sont disponibles avec une gamme étroite de distance de localisation de défaut à partir de la sous-station.