La presente Tesis Doctoral presenta una metodología para predecir de forma estadísticamente confiable el impacto sobre comportamiento en estado estable de la masificación de Sistemas Fotovoltaicos Conectados a una Red de Distribución SFVCR de baja tensión, la cual puede ser aplicable a cualquier tipo de ubicación geográfica y topología de red. Esta metodología puede ser implementada ya sea en un software de programación común o en uno de simulación de sistemas eléctricos comercial. Inicialmente, se propone un método de diseño para dimensionar adecuadamente un SFVCR. Con este método, se dimensionó e instaló un sistema de 3.6 kWp. Los resultados medidos en este sistema se utilizaron para verificar la fiabilidad de un modelo que involucra las diferentes partes que componen un SFVCR. Paralelamente, se caracterizan los parámetros atmosféricos que influyen en el comportamiento de los generadores Fotovoltaicos de manera probabilística, a partir de mediciones reales. El recurso solar caracterizado y el modelo del sistema fotovoltaico, se integran de forma no determinística mediante un método estocástico para estimar los parámetros eléctricos de estado estable que describen la influencia de la masificación de Sistemas Fotovoltaicos en la red de distribución. / Abstract. This Doctoral thesis presents a methodology to predict in a statistically reliable way, the impact on steady-state the overcrowding of Grid-Connected Photovoltaic Systems GCPVS in a low voltage Distribution Network. This methodology may be applicable to any geographic location and topology network and can be implemented either in any programming software or commercial electrical systems simulator. Initially, it is proposed a design method to properly size a SFVCR. With this method, it is sized and installed a system of 3.6 kWp. the outcomes measured in this system were used to verify the reliability of a model which involving different parts of a SFVCR. Simultaneously, the atmospheric parameters that influence on the behavior of photovoltaic generators are characterized in a probabilistic form, from actual measurements. The characterized solar resource and the Photovoltaic System model are integrated in a non-deterministic stochastic method to estimate the steady-state electrical parameters that describe the influence of the overcrowding of Photovoltaic Systems in a distribution network.