El flujo óptimo de potencia (OPF) es un problema práctico en un sistema de energía con características complejas como un gran número de parámetros de control y también funciones objetivo multimodales y no convexas con restricciones desiguales y no lineales. Por lo tanto, abordar el problema OPF se está convirtiendo en una prioridad importante para los ingenieros y investigadores de energía. Se han desarrollado muchos algoritmos metaheurísticos con diferentes estrategias de búsqueda para resolver el problema OPF. Aunque la mayoría de ellos sufren de estancamiento, convergencia prematura y atrapamiento en óptimos locales durante el proceso de optimización, lo que resulta en la producción de soluciones de baja calidad, especialmente para problemas del mundo real. Este estudio está dedicado a proponer una hibridación efectiva del algoritmo de optimización de ballenas (WOA) y un algoritmo de optimización de polillas modificado (MFO) llamado WMFO para resolver el problema OPF. En el WMFO propuesto, el WOA y el MFO modificado cooperan para descubrir eficazmente las áreas prometedoras y proporcionar soluciones de alta calidad. Se utiliza un manejo de límites aleatorizado para devolver las soluciones que han violado los límites permitidos del espacio de búsqueda. Además, se define un operador de selección codicioso para evaluar los criterios de aceptación de nuevas soluciones. En última instancia, el rendimiento del WMFO se examina en casos de objetivo único y múltiple de diferentes problemas OPF que incluyen sistemas de prueba estándar IEEE de 14 buses, 30 buses, 39 buses, 57 buses y 118 buses. Los resultados obtenidos corroboran que el algoritmo propuesto supera a los algoritmos contendientes para resolver el problema OPF.