Esta investigación investiga la eficacia de cuatro algoritmos metaheurísticos, el Algoritmo Genético Basado en Población, la Optimización por Enjambre de Partículas, JAYA y el Optimizador de Distribución Normal Generalizada, para gestionar la producción de energía de generadores distribuidos basados en viento (DGs). El objetivo es reducir los costos operativos en una microred (MG) de 33 nodos que opera bajo configuraciones conectadas e aisladas. El estudio busca identificar el algoritmo más eficiente para minimizar los gastos operativos en sistemas de generación distribuida, específicamente en términos de producción de energía y costos de compra, así como los costos de mantenimiento de los DGs. Debido a la validación estadística limitada y las restricciones operativas poco realistas en estudios anteriores, proponemos un marco novedoso que ofrece una solución robusta y reproducible para optimizar la gestión de generadores distribuidos basados en viento en microredes. A través de 100 pruebas independientes para cada algoritmo y configuración, se realizan análisis estadísticos rigurosos, incluyendo ANOVA y la prueba post hoc de Tukey, para evaluar la consistencia del rendimiento y la importancia de la reducción de costos en los algoritmos. Los resultados indican que el AGP demuestra una eficiencia y estabilidad superiores en costos, especialmente en la configuración de MG conectada.