Con el rápido desarrollo de la generación de energía renovable en los últimos años, la tecnología de microred ha surgido cada vez más como un medio efectivo para facilitar la integración de energía renovable. Para lograr de manera eficiente la programación óptima de los sistemas de conglomerados de microred (MGC) garantizando la operación segura y estable de una red eléctrica, este estudio, basándose en patrones reales de consumo de electricidad y generación de energía renovable en áreas costeras de baja latitud, propone una estrategia integrada de optimización coordinada multiobjetivo. La función objetivo incluye no solo costos operativos, costos ambientales y pérdidas de almacenamiento de energía, sino que también introduce términos de penalización para reflejar de manera integral la operación del sistema MGC. Para mejorar aún más la eficiencia en la resolución del modelo de despacho económico, este estudio combina el mapeo caótico y el aprendizaje basado en la oposición dinámica con el algoritmo tradicional de Optimización del Lobo Gris (GWO), utilizando el algoritmo GWO mejorado (CDGWO) para la optimización. Experimentos comparativos validan de manera integral las ventajas significativas del algoritmo de optimización propuesto en términos de beneficios económicos y eficiencia de programación. Los resultados indican que la estrategia de programación propuesta, el modelo objetivo y el algoritmo de solución pueden lograr de manera eficiente y efectiva la programación de optimización coordinada multiobjetivo para los sistemas MGC, mejorando significativamente los beneficios económicos generales del MGC mientras se garantiza un suministro de energía confiable.