Este estudio propone una nueva técnica de optimización, conocida como algoritmo de optimización aritmética de estrategia de águila (ESAOA), para abordar las limitaciones del algoritmo original llamado algoritmo de optimización aritmética (AOA). Se sugiere que el ESAOA mejora la implementación del AOA original. Incluye una estrategia de águila para evitar la convergencia prematura y aumentar la eficacia de las poblaciones para alcanzar la solución óptima. El algoritmo mejorado se utiliza para ajustar los parámetros de los controladores proporcional-integral-derivativo de orden fraccional (FOPID) y PID para apoyar la estabilidad de frecuencia de un sistema de energía híbrido de dos áreas con múltiples fuentes. Cada área está compuesta por una combinación de plantas de energía convencionales (es decir, térmica-hidro-gas) y fuentes de energía renovable (es decir, parque eólico y granja solar). Además, la superioridad del algoritmo propuesto se ha validado en base a 23 funciones de referencia. Luego, la superioridad del algoritmo ESAOA basado en FOPID propuesto se verifica mediante una comparación de su rendimiento con otros controladores (es decir, AOA basado en PID, ESAOA basado en PID y optimización basada en aprendizaje de enseñanza TLBO basada en PID) bajo diferentes condiciones de funcionamiento. Además, se han considerado las no linealidades del sistema, las incertidumbres del sistema, la alta penetración de energía renovable y el retardo del tiempo de control para garantizar la efectividad del FOPID propuesto basado en el algoritmo ES-AOA. Todos los resultados de simulación aclaran que la dominación a favor del algoritmo FOPID basado en ES-AOA propuesto en mejorar la estabilidad de frecuencia de manera efectiva garantizará un rendimiento confiable.