Los sistemas eléctricos de potencia están evolucionando rápidamente en los últimos años, tanto en su regulación como en las tecnologías disponibles. La liberalización del sector en la mayoría de los países desarrollados, entre ellos España, ha generado nuevas oportunidades de negocio, pero la naturaleza del sistema eléctrico impide que puedan ser aprovechadas todas o de cualquier manera. Estas restricciones técnicas del sistema eléctrico se están experimentando especialmente con las energías renovables no gestionables. Estas energías renovables no gestionables aportan una serie de ventajas económicas, sociales y medioambientales al sistema. Pero su integración en la red eléctrica está limitada debido, fundamentalmente, a su variabilidad e incertidumbre, sobre todo en el caso de la eólica. Este Proyecto Fin de Carrera trata de valorar un método para el análisis de sistemas eléctricos teniendo en cuenta, entre otras cosas, dicha incertidumbre. Es lo que denominamos Flujo de Cargas Óptimo Probabilístico. Basándonos en un método de Monte Carlo, se plantea la incorporación de la incertidumbre del sistema a un programa de flujo de cargas óptimo, muy utilizado en la operación de los sistemas eléctricos. La incertidumbre no se ha limitado a la proveniente de la generación eólica, sino que también se ha incluido la introducida por los generadores convencionales y la asociada a las previsiones de la demanda. Una vez modelada la incertidumbre por medio de unas distribuciones de probabilidad adecuadas, se ha procedido a estudiar la aplicación del método a un sistema estándar IEEE de 118 nudos, y para su resolución se ha utilizado la toolbox para Matlab MATPOWER. MATPOWER proporciona un conjunto de solvers para las ecuaciones del flujo óptimo de cargas, de manera que permite centrarse en las características del caso de estudio y no tanto en la resolución de las ecuaciones. Además, y desde su versión 4, funciona también en GNU/Octave —un lenguaje de programación tipo matlab y un intérprete del mismo que forman parte del proyecto GNU—. Los resultados obtenidos sobre el caso de estudio muestran que las decisiones de planificación y operación del sistema no son sencillas, y que, debido a la incertidumbre presente, es necesario hacer un estudio estadístico del conjunto del sistema para poder analizarlo de la manera más eficiente. __________________________________________________________________________________________________________________________