La localización de fallas es uno de los principales desafíos en la red de distribución debido a su extensión y complejidad. Hoy en día, con la llegada de las unidades de medición fasorial (PMU), se han propuesto diversas técnicas para la localización de fallas utilizando estos dispositivos. En esta investigación, la localización de fallas en la red de distribución se define como un problema de optimización, y la localización de la falla en la red se determina al resolverlo. Esto se realiza combinando los datos de PMU antes y después de la falla con el problema de estimación del estado del sistema eléctrico (PSSE). Se diseñan dos nuevas funciones objetivo para identificar la sección defectuosa y la ubicación de la falla basándose en el cálculo de la diferencia de voltaje entre los dos extremos de las líneas de la red. En el algoritmo propuesto, el propósito de combinar el PMU en el problema de PSSE es estimar las cantidades de voltaje y corriente en el punto de ramificación y en los nodos totales de la red después de que ocurre la falla. Las cantidades del punto de ramificación se calculan utilizando el PMU y las ecuaciones que rigen el modelo de línea para cada sección de la red, y la sección defectuosa se identifica basándose en una comparación de los valores resultantes. Las ventajas del algoritmo propuesto incluyen simplicidad, implementación paso a paso, eficiencia en condiciones de diferentes especificaciones de ramificación, aplicación para varios tipos de fallas, incluyendo cortocircuitos y en serie, y su precisión óptima en comparación con otros métodos. Finalmente, el algoritmo propuesto se ha implementado en el alimentador de distribución de 123 nodos de IEEE y su rendimiento se ha evaluado para cambios en varios factores, incluyendo la resistencia de la falla, el tipo de falla, el ángulo de ocurrencia de una falla, la incertidumbre en los estados de carga y el error de medición del PMU. Los resultados muestran la precisión adecuada del algoritmo propuesto, demostrando que fue capaz de determinar la ubicación de la falla con un error máximo del 1.21% en un tiempo máximo de 23.87 s.