El problema del emplazamiento óptimo y dimensionamiento de fuentes de energía constante (es decir, generadores distribuidos) en redes de distribución de corriente continua (CC) ha sido abordado en esta investigación desde el punto de vista de la optimización convexa. El modelo original de programación no lineal entera mixta (MINLP) ha sido transformado en un equivalente cónico entero mixto a través de la programación de cono de segundo orden, lo que produce una aproximación MI-SOCP. La principal ventaja del modelo propuesto MI-SOCP es la posibilidad de garantizar la búsqueda del óptimo global utilizando una combinación del método de ramificación y acotamiento para abordar la parte entera del problema (es decir, la ubicación de las fuentes de energía) y el método de punto interior para resolver el problema de dimensionamiento. Los resultados numéricos en los alimentadores de prueba de 21 y 69 nodos demostraron su eficiencia y robustez en comparación con un método MINLP exacto disponible en GAMS: en el caso de los alimentadores de prueba de 69 nodos, los solucionadores MINLP exactos quedan atrapados en soluciones óptimas locales, mientras que el modelo propuesto MI-SOCP permite encontrar la solución óptima global. Simulaciones adicionales con curvas de carga diarias y fuentes fotovoltaicas confirmaron la efectividad de la metodología propuesta MI-SOCP en la ubicación y dimensionamiento de generadores distribuidos en redes de CC; también tuvo tiempos de procesamiento bajos ya que la ubicación de tres fuentes fotovoltaicas solo requiere s, lo que es 3.7 veces más rápido que el tiempo requerido por el modelo SOCP en ausencia de fuentes de energía.