Este trabajo presenta un enfoque multiobjetivo para programar el consumo de energía en centros de datos considerando fuentes de datos de energía tradicionales y verdes. Este problema se aborda en su totalidad al programar simultáneamente el estado de los servidores y los dispositivos de enfriamiento, y al programar la carga de trabajo del centro de datos, que está compuesta por un conjunto de tareas independientes con fechas límite. Su objetivo es minimizar simultáneamente el presupuesto de consumo de energía del centro de datos, la desviación del consumo de energía de un perfil de referencia y la cantidad de tareas cuyas fechas límite se violan. Se proponen dos algoritmos evolutivos multiobjetivo hibridados con una heurística codiciosa y se mejoran aplicando recocido simulado para optimización posterior. Los resultados experimentales muestran que estos métodos son capaces de reducir el presupuesto de consumo de energía en aproximadamente un 60% mientras siguen adecuadamente un perfil de consumo de energía y proporcionan una alta calidad de servicio. Estos resultados confirman la efectividad del enfoque algorítmico propuesto y la utilidad de las fuentes de energía verde para las infraestructuras de centros de datos.