Los sistemas inteligentes de gestión y control de energía pueden mejorar el uso eficiente de la electricidad y mantener el equilibrio entre la oferta y la demanda. Este documento propone el modelado de un sistema descentralizado de gestión de energía (EMS) para reducir los costos de operación del sistema bajo generación renovable e incertidumbres de carga. Hay tres etapas en la estrategia propuesta. En primer lugar, este documento aplica un modelo autorregresivo de media móvil (ARMA) para la predicción de las generaciones de energía solar fotovoltaica y eólica, así como la demanda de energía. En segundo lugar, se diseña un proceso de programación de generación óptima para minimizar los costos de operación del sistema. El conocido algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) se aplica para proporcionar una programación de generación óptima entre los sistemas de generación de energía solar fotovoltaica y eólica, unidades de generación basadas en combustibles y la energía requerida de la red principal. En tercer lugar, se introduce un programa de respuesta a la demanda (DR) para desplazar la carga flexible en el sistema de microrred y lograr un sistema de gestión activa. Los resultados de la simulación demuestran el rendimiento del método propuesto utilizando datos de pronóstico para las generaciones horarias de energía solar fotovoltaica y eólica, y un perfil de carga. Los resultados de la simulación muestran que la programación de generación óptima puede minimizar el costo operativo bajo la incertidumbre del peor caso. La respuesta a la demanda de desplazamiento de carga redujo la carga pico en un 4.3% y llenó la carga de valle en un 5% en el sistema de microrred. El sistema de programación óptima propuesto proporciona el costo total mínimo de operación con un marco de respuesta a la demanda de desplazamiento de carga.