El diseño de estaciones de bombeo en una red de distribución de agua determina los costos de inversión y afecta una gran parte de los costos operativos de la red. En los últimos años, se ha demostrado que es posible utilizar la distribución de flujo para optimizar ambos costos simultáneamente; sin embargo, las metodologías propuestas en la literatura no son aplicables a redes de tamaño real. En estos casos, el espacio de soluciones es enorme, existe un pequeño número de soluciones factibles y cada evaluación de la función objetivo implica un esfuerzo computacional significativo. Para evitar esta brecha, se propuso un nuevo método para reducir el espacio de búsqueda en el problema de diseño de estaciones de bombeo. Este método se basó en el preprocesamiento de la red para determinar de antemano el flujo máximo y mínimo que cada estación de bombeo podría proporcionar. Según este propósito, el área de inviabilidad se limita por rangos de la variable de decisión donde es imposible cumplir con las restricciones hidráulicas del modelo. Esta área de inviabilidad se elimina del espacio de búsqueda con el que trabaja el algoritmo. Para demostrar los beneficios de utilizar la nueva técnica, se presentó un nuevo estudio de caso de tamaño real, y se implementó un pseudo-algoritmo genético (PGA) para resolver el modelo de optimización. Finalmente, los resultados muestran una gran mejora en el rendimiento del PGA, tanto en términos de velocidad de convergencia como de calidad de la solución.