Los sistemas energéticos complejos están formados por varios componentes que interactúan entre sí a través de diferentes vectores energéticos. La evaluación de su rendimiento bajo condiciones de trabajo dinámicas, donde la demanda del usuario y los precios de la energía varían con el tiempo, requiere una herramienta de simulación. Independientemente de la precisión de este procedimiento, la incertidumbre en los datos, obtenida tanto por mediciones como por pronósticos, suele ser no despreciable y requiere el estudio de la sensibilidad de los resultados frente a los datos de entrada. En este trabajo, se utiliza la técnica de expansión del caos polinómico para evaluar la variación del rendimiento de una planta de cogeneración con respecto a la incertidumbre de los precios de la energía y las solicitudes de los usuarios. El procedimiento permite obtener esta información con un costo computacional mucho menor que el de los enfoques habituales de Monte Carlo. Además, todas las herramientas utilizadas en este documento, que fueron desarrolladas en Python, se publican como software libre y de código abierto.