Los sistemas de redes eléctricas se están volviendo más complejos y descentralizados con la introducción de la desregulación en el sector eléctrico global. En este escenario, un operador de sistema independiente (ISO) es responsable de determinar las acciones apropiadas para entregar energía estable y de calidad a los clientes conectados a la red al menor costo sin violar los límites de seguridad del sistema. Las violaciones de cualquier límite de seguridad pueden resultar en riesgos para el sistema. Un sistema inestable y no confiable siempre tiene algunas desventajas y no es deseable desde el punto de vista del consumidor. Un mercado eléctrico desregulado siempre mantiene al consumidor en una posición ventajosa al proporcionar energía estable, confiable y menos costosa. Mediante el uso de herramientas de evaluación de riesgos, identificamos las condiciones de falla y tratamos de minimizar el riesgo mediante varios usos de métodos de programación secuencial. En este documento, se introduce un enfoque novedoso de análisis de riesgos del sistema eléctrico y gestión de congestión considerando algoritmos metaheurísticos, es decir, el Algoritmo del Moho (SMA) y el Algoritmo de la Colonia de Abejas Artificiales (ABC) en el mercado eléctrico integrado con energías renovables. El análisis de riesgos del sistema eléctrico propuesto se construye con la ayuda de dos herramientas de valoración de riesgos llamadas Riesgo Condicional en el Valor (CVaR) y Valor en Riesgo (VaR). El valor negativo más alto de VaR y CVaR representa un sistema de mayor riesgo y un valor negativo más bajo o hacia un valor positivo de VaR y CVaR denota un sistema menos riesgoso o estable. El método proyectado ha sido experimentado en el sistema de prueba de 14 buses del IEEE y en el sistema de prueba de 30 buses del IEEE para examinar la utilidad del algoritmo metaheurístico en el análisis de riesgos del sistema en un entorno desregulado. La importancia de la integración de energías renovables en la reducción del riesgo del sistema también se ha representado en este trabajo: básicamente, para medir el riesgo del sistema, mejorando así la confiabilidad del sistema y el bienestar social. Como resultado, beneficiará tanto a los participantes del lado de la oferta como de la demanda.