El documento investiga el impacto de la resolución de los datos de entrada en la solución de la asignación óptima y gestión de energía de fuentes de energía renovable controlables y no controlables de generación distribuida en el sistema de distribución de energía. Se utilizan técnicas de inteligencia computacional y un enfoque de co-simulación, con el objetivo de modelar sistemas de manera más realista y resolver problemas de optimización complejos. El problema de optimización considera la asignación óptima de todas las generaciones distribuidas y el control óptimo de potencia de las generaciones distribuidas controlables. La configuración de co-simulación emplea una herramienta para el análisis del sistema de energía y un optimizador metaheurístico para resolver el problema de optimización. Se utilizan tres resoluciones diferentes de datos de entrada (perfiles de generación y carga): promedios por hora, diarios y mensuales durante un año. Se utiliza una red neuronal artificial para estimar la producción óptima de generaciones distribuidas controlables y así disminuir significativamente la dimensionalidad del problema de optimización. El procedimiento propuesto se aplica en un alimentador de prueba de 13 nodos propuesto por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos. Los resultados obtenidos muestran un gran impacto de la resolución de los datos de entrada en la asignación óptima de las generaciones distribuidas. Aplicando el enfoque propuesto, las pérdidas de energía se reducen en más del 50-70% mediante la asignación y control óptimos de las generaciones distribuidas, dependiendo de la red probada.