La planificación para el uso intensivo de fuentes de energía renovables (FER) ha atraído una amplia atención para limitar el calentamiento global y satisfacer el crecimiento futuro de la carga. Estudios existentes han demostrado que la instalación de proyectos como líneas de transmisión, sistemas de almacenamiento de energía (SAE), limitadores de corriente de falla y FACTs facilitan la integración de FER en los sistemas eléctricos. Se han desarrollado diferentes modelos de planificación de expansión de generación y transmisión en la literatura; sin embargo, un modelo de planificación que gestione múltiples tipos de proyectos mientras maximiza la capacidad de acogida (CA) no se presenta ampliamente. En este artículo, se propone un nuevo marco de planificación para mejorar y controlar el nivel de CA de las FER al comparar varios tipos de renovables, SAE, limitadores de corriente de falla y FACTs para elegir el adecuado, económica y técnicamente. El problema propuesto se formula como un desafiante problema de optimización no lineal de enteros mixtos. Para resolverlo, se desarrolla una metodología de solución basada en un enfoque de toma de decisiones desarrollado y un algoritmo metaheurístico mejorado. El enfoque de toma de decisiones tiene como objetivo mantener el número de variables de decisión lo más fijo posible, independientemente del número de proyectos planificados. Mientras que se aplica un optimizador de estrategia de guerra mejorado que se basa en la estrategia de aprendizaje de Runge-Kutta para fortalecer la capacidad de búsqueda global. El enfoque de toma de decisiones propuesto depende principalmente de agrupar proyectos candidatos que impactan directamente en el mismo estado del sistema en cuatro esquemas de planificación separados. El primer esquema se basa en la impedancia de los dispositivos instalados en cualquier camino para identificar óptimamente la ubicación y el tamaño de los nuevos circuitos y los FACTs de tipo serie. El segundo esquema se basa en determinar óptimamente los tipos adecuados de SAE. Por otro lado, el tercer esquema optimiza la potencia reactiva despachada desde los SAE y los FACTs de tipo derivado simultáneamente. El cuarto esquema se ocupa de regular la potencia despachada desde diferentes tipos de FER. Todas las simulaciones, que se llevaron a cabo en la red de Garver y el sistema de 118 buses, demostraron la capacidad del modelo investigado para seleccionar los proyectos apropiados con precisión. Además, los resultados probaron la robustez y efectividad del método propuesto para obtener soluciones de alta calidad en menos ejecuciones en comparación con el método convencional.