Uno de los problemas más importantes que puede afectar significativamente la capacidad de operar de manera sostenible en la red eléctrica es el problema del flujo de potencia óptimo (OPF). Implica alcanzar las condiciones de operación más eficientes para las redes eléctricas manteniendo la confiabilidad y las restricciones del sistema. La solución del problema OPF en las redes de transmisión reduce tres gastos críticos: costos de operación, pérdidas de transmisión y caídas de voltaje. El OPF se caracteriza por el comportamiento no lineal y no convexo debido a las ecuaciones de flujo de potencia, que definen la relación entre generación de energía, demanda de carga y restricciones físicas de los componentes de la red. El espacio de soluciones para OPF es masivo y multimodal, lo que hace que la optimización sea un desafío que requiere matemáticas avanzadas y métodos computacionales. Este documento presenta un algoritmo metaheurístico innovador, la Optimización de Perros Callejeros Egipcios (ESDO), inspirado en el comportamiento de los perros callejeros egipcios y utilizado para resolver problemas de flujo de potencia óptimo tanto de objetivo simple como múltiple en las redes de transmisión. La técnica propuesta se compara con la optimización de enjambre de partículas (PSO), optimización de multiverso (MVO), optimización de saltamontes (GOA), optimización de halcón de Harris (HHO) y optimización de hipopótamos (HO) a través de simulaciones de MATLAB al aplicarlas al sistema de 30 buses del IEEE bajo diversas circunstancias operativas. Los resultados obtenidos indican que, en comparación con otros algoritmos utilizados, la técnica sugerida proporciona un rendimiento significativamente mejorado en la resolución del problema OPF.