La falla de conmutación (CF) es uno de los eventos más prevalentes en los sistemas de corriente continua de alto voltaje basados en convertidores conmutados en línea (LCC-HVDC). La frecuente aparición de CF representa una amenaza significativa para la operación segura y estable de las redes eléctricas. La prevención de la falla de conmutación (CFPREV) es el principal método para prevenir la CF inicial, que depende de la detección de una caída en el voltaje de CA. Sin embargo, su lenta detección de fallas dificulta la respuesta rápida del control posterior a la falla, afectando así la efectividad de la supresión de CF. Por lo tanto, este documento propone un método de detección de fallas rápido basado en la teoría bayesiana. Este algoritmo puede calcular la probabilidad condicional de cada variable en un conjunto de datos dado, mitigando efectivamente el impacto del ruido y los errores en los datos para obtener resultados precisos y confiables. Al procesar los datos continuos recopilados y calcular la probabilidad de la existencia de un punto de falla, determina si ocurre una falla. Basándose en este método, se propone una estrategia de prevención mejorada, que puede mejorar efectivamente la resistencia de CF de los sistemas LCC-HVDC bajo fallas de CA. Finalmente, utilizando la plataforma de diseño asistido por computadora de sistemas de potencia (PSCAD), se verificó la precisión del algoritmo de detección de probabilidad de falla basado en datos de ingeniería reales. La efectividad de la estrategia propuesta fue validada aún más bajo tres escenarios de falla típicos, lo que resultó en mejoras significativas: una reducción del 64.12% en el tiempo de detección para fallas de tierra trifásicas, una disminución del 69.88% para fallas de línea a tierra y una mejora del 36.84% en la detección de fallas de fase a fase. Además, el rendimiento general de la estrategia fue evaluado minuciosamente a través de extensas simulaciones que abarcaron varios casos de falla dentro de un rango seleccionado de fallas típicas. Las simulaciones demostraron la superioridad de la estrategia propuesta en la mitigación de CF, con una reducción significativa en los incidentes de 89 a 34 de 150 escenarios probados. Esto resalta la robustez y confiabilidad de la estrategia propuesta.