Han pasado más de cinco décadas desde que el flujo de potencia óptimo (OPF) surgió como uno de los problemas de optimización no lineales más famosos y utilizados en los sistemas de energía. A pesar de su larga existencia, el problema de OPF sigue siendo objeto de amplia investigación debido a su papel crítico en la planificación y operación de redes eléctricas. La formulación general del OPF es compleja, representando un modelo de optimización a gran escala con características no lineales y no convexas, que incorpora tanto variables de control discretas como continuas. La inclusión de factores de control como los tomas de transformadores y los capacitores de derivación, y la integración de fuentes de energía renovable como la energía eólica, complican aún más el diseño y la solución del sistema. Para abordar estos desafíos, se han desarrollado una variedad de técnicas de optimización clásicas, evolutivas y mejoradas. Estas técnicas no solo proporcionan nuevas vías de solución, sino que también mejoran la calidad de las soluciones existentes, contribuyendo a la reducción de costos computacionales y a la eficiencia operativa. Los enfoques multiobjetivo se emplean con frecuencia en los problemas modernos de OPF para equilibrar los compromisos entre objetivos en competencia como la minimización de costos, la reducción de pérdidas y el impacto ambiental. Este artículo presenta una revisión en profundidad de varios problemas de OPF y la amplia gama de algoritmos, tanto tradicionales como evolutivos, aplicados para resolver estos problemas, prestando especial atención a la integración de la energía eólica y las estrategias de optimización multiobjetivo.