El flujo de carga es una herramienta común en la evaluación de sistemas de potencia en condiciones de estado estacionario y bajo la prescripción de un conjunto de los parámetros de la red; generación, carga y líneas. La forma clásica de resolución es la metodología determinista la cual aporta información de la red para un instante de tiempo únicamente, sin embargo, debido a la presencia de incertidumbre es necesario evaluar la red dando anticipación a la aleatoriedad de la generación y la carga por medio de un flujo de carga probabilístico (FCP), en este último el objetivo es obtener una distribución de probabilidad para las variables de salida deseadas, (como puede ser valores de tensión, carga, o en el presente caso valores de potencia generada en un nodo) cuando las entradas como la generación o la carga son expresadas como variables aleatorias con funciones de distribución asociadas. Un método popular de resolución del flujo de carga probabilístico es el método de Monte Carlo en el cual se generan muestras aleatorias de una distribución de probabilidad de una variable aleatoria, para este caso la carga, y se resuelve el flujo de manera determinista para cada muestra, obteniendo así un conjunto de valores de salida, producto de las muestras aleatorias, que a su vez crean una distribución de probabilidad por el número de iteraciones realizadas en el flujo. Para este trabajo de grado la creación de la distribución de probabilidad a trabajar se genera a partir de una serie de tiempo que contiene datos de generación energética previamente clasificados y adaptados a una distribución normal, además se realizará la comparación de resultados del flujo de carga para dos distribuciones, generadas con datos pronosticados adicionales de la serie de tiempo, los modelos ARIMA y las redes neuronales artificiales (RNA)
