Der vorliegende Vorschlag stellt ein IoT-basiertes System zur Fehlererkennung in einphasigen Übertragungsleitungen vor, das eine Echtzeitüberwachung und automatisierte Fehlerdiagnose ermöglicht. Das vorgeschlagene System besteht aus einem ESP32-Mikrocontroller, Strom- und Spannungssensoren sowie einer cloudbasierten Plattform für den Fernzugriff auf Daten. Die Sensoren messen kontinuierlich elektrische Parameter, und der ESP32 verarbeitet diese Daten, um Anomalien zu erkennen. Wird ein Fehler festgestellt, sendet das System Echtzeit-Warnmeldungen an eine Firebase-Datenbank oder ein IoT-Dashboard, sodass die Betreiber von Versorgungsnetzen sofortige Korrekturmaßnahmen ergreifen können. Zusätzlich ermöglicht eine Web- oder Mobilanwendung den Fernzugriff auf Fehlerdaten, was die Reaktionsgeschwindigkeit verbessert. Dieser IoT-gestützte Ansatz erhöht die Zuverlässigkeit von Stromverteilungsnetzen durch frühzeitige Fehlererkennung, Fernüberwachung und reduzierte Ausfallzeiten. Das System ist skalierbar, kostengünstig und energieeffizient, was es zu einer praktikablen Lösung für die Modernisierung der Fehlererkennung in einphasigen Stromversorgungssystemen macht.