El objetivo de este estudio es realizar el afeitado de carga máxima en una planta de energía virtual (VPP) para maximizar el ahorro de costos de electricidad para las empresas locales de distribución (LDCs) al tiempo que se satisfacen las restricciones operativas necesarias. Esto se puede lograr implementando un algoritmo eficiente para controlar la técnica de reducción de voltaje de conservación (CVR) con recursos energéticos integrados (EERs) para optimizar los costos de electricidad durante las horas pico. Los EERs consisten en recursos energéticos distribuidos (DERs) como generadores solares y diésel y sistemas de almacenamiento de energía (ESSs) como baterías a escala de servicios públicos y residenciales. Se formula una función objetivo de programación lineal mixta entera como función de costo de electricidad. Se formulan diferentes restricciones operativas de EERs para resolver el problema de optimización del afeitado de carga máxima. El algoritmo propuesto se prueba utilizando datos de una red de distribución de energía real en Australia. Este artículo discute cuatro casos para demostrar el rendimiento y los beneficios económicos del algoritmo de control. Cada uno de estos casos ilustra cómo contribuyen los EERs de manera diferente cada año, mes y día. Los resultados mostraron que el algoritmo propuesto ofrece ahorros significativos y puede afeitar hasta tres picos diarios.