En ingeniería de sistemas de energía eléctrica, el problema de despacho económico de carga (ELD) es un tema crítico para la minimización de costos de combustible. Este problema de ELD suele caracterizarse por la no convexidad y estar sujeto a múltiples restricciones. Estas restricciones incluyen efectos de carga de puntos de válvula (VPLEs), límites de generadores, emisiones e integración de energía eólica. En este estudio, tanto las restricciones de emisión como la energía eólica se incorporan en la formulación del problema de ELD, con la influencia de la energía eólica cuantificada utilizando la función gamma incompleta (IGF). Este estudio propone un algoritmo metaheurístico novedoso, la optimización de llama de polilla modificada (MMFO), que mejora el algoritmo tradicional de optimización de llama de polilla (MFO) a través de un proceso innovador de selección de llama y ajuste adaptativo de la longitud espiral. MMFO es una técnica basada en población que aprovecha el comportamiento inteligente de las llamas para buscar efectivamente el óptimo global, lo que lo hace especialmente adecuado para resolver el problema de ELD. Para demostrar la eficacia de MMFO en abordar el problema de ELD, el algoritmo se aplica a cuatro sistemas de prueba bien conocidos. Los resultados muestran que MMFO supera a otros métodos en cuanto a calidad de solución, velocidad, costo mínimo de combustible y tasa de convergencia. Además, el análisis estadístico valida la fiabilidad, robustez y consistencia del optimizador propuesto, como lo demuestran los valores de aptitud consistentemente bajos a lo largo de las iteraciones.