La generación distribuida ha surgido como una solución viable para complementar los problemas de la red tradicional y reducir sus efectos negativos en el medio ambiente a nivel mundial. Sin embargo, los problemas de generación distribuida son impredecibles e intermitentes y obstaculizan la capacidad del sistema eléctrico para operar de manera efectiva. Además, los problemas asociados con los valores atípicos y los ataques de denegación de servicio (DoS) dificultan la gestión de la energía. Por lo tanto, la gestión eficiente de la energía en microredes conectadas a la red es crítica para garantizar la sostenibilidad, la eficiencia de costos y la fiabilidad en presencia de incertidumbres, valores atípicos, ataques de denegación de servicio y ataques de inyección de datos falsos. Este documento propone un enfoque de optimización híbrido que combina la optimización adaptativa de rebaños de ovejas (ASFO) y la optimización por descenso de gradiente (GDO) para abordar los desafíos de despacho de energía y balanceo de carga en MG. El algoritmo ASFO ofrece robustas capacidades de búsqueda global para explorar espacios de búsqueda complejos, mientras que GDO garantiza una convergencia local precisa para optimizar el cronograma de despacho y el costo de energía y maximizar la utilización de energía renovable. El método híbrido ASFOGDO aprovecha las fortalezas de ambos algoritmos para superar las limitaciones de los enfoques independientes. Los resultados demuestran la eficiencia del algoritmo híbrido propuesto, logrando mejoras sustanciales en la eficiencia energética y la reducción de costos en comparación con métodos tradicionales como la optimización de punto interior, el descenso de gradiente, la ramificación y acotación, y un algoritmo basado en población llamado optimización del chacal dorado. En el caso 1, el costo total en el escenario 1 y el escenario 2 se redujo de 1620.4 rupias a 1422.84 rupias, mientras que en el caso 2, el costo total se redujo de 12,350 rupias a 12,017 rupias con el algoritmo híbrido propuesto ASFOGDO. Además, se presenta un impacto detallado de los ataques y valores atípicos en la programación, el costo operativo y la fiabilidad del suministro en el caso 3.