Las microrredes (MGs) son capaces de desempeñar un papel importante en el futuro de los sistemas de energía inteligente. Esto se puede lograr permitiendo la integración efectiva y sin problemas de recursos energéticos distribuidos (DERs) y cargas, además de sistemas de almacenamiento de energía (ESS) en el área local, por lo que están ganando atracción en todo el mundo. En este sentido, una MG de CC es una solución económica, flexible y confiable que requiere una estructura de control confiable, como una estrategia de control jerárquica, para ser coordinada y utilizada adecuadamente para electrificar áreas remotas. Dos capas de control están involucradas en la estrategia de control jerárquico, incluyendo niveles de control local y global. Sin embargo, esta investigación se centra principalmente en los problemas de la capa de control local de la MG de CC bajo diversas interrupciones de carga y fluctuaciones en la producción de energía, incluyendo la distribución inexacta de energía entre fuentes y el voltaje del bus de CC no regulado de la microrred, junto con un alto rizado de la corriente de la batería. Por lo tanto, este trabajo sugiere desarrollar niveles de control local para la MG de CC basados en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas/optimización de lobo gris híbrido (HPSO-GWO) para abordar estos problemas. Los resultados clave de los estudios de simulación revelan que el esquema de control propuesto ha logrado una mejora significativa en términos de ajuste de voltaje y distribución de energía entre tecnologías fotovoltaicas (PV) y de batería acompañadas de un supercapacitor, en comparación con el esquema de control existente. Además, el tiempo de asentamiento y el sobreimpulso/subimpulso se minimizan a pesar de las enormes variaciones de carga y generación, lo que demuestra la eficiencia del método propuesto.