Asegurar un rendimiento estable del sistema de energía es crucial para una operación confiable de la red. Este estudio evalúa varias estrategias de Control de Frecuencia de Carga (LFC), incluyendo PID convencional, colocación de polos, PID optimizado con Algoritmo Genético (GA), PID optimizado con Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) y un controlador basado en Redes Neuronales Artificiales (ANN), en redes eléctricas individuales e interconectadas. Los resultados revelan que PID optimizado con GA y PSO superan a los métodos convencionales, ofreciendo un mínimo sobrepaso y tiempos de establecimiento rápidos. La colocación de polos logra un equilibrio entre el tiempo de respuesta y la estabilidad, mientras que el controlador ANN muestra adaptabilidad y tiempos de subida rápidos pero exhibe un sobrepaso mayor y tiempos de establecimiento más largos en comparación con las técnicas de optimización. El control de sesgo de línea de amarre ayuda en la estabilización de la frecuencia pero presenta desafíos con el sobrepaso y tiempos de establecimiento prolongados. Es notable que PID optimizado con PSO emerge como una solución prometedora, mitigando eficazmente el sobrepaso y logrando una recuperación rápida de la frecuencia. Este estudio subraya la importancia de estrategias de control adaptadas para un LFC óptimo, que son esenciales para mejorar la estabilidad y eficiencia del sistema de energía. Investigaciones futuras deberían explorar el potencial de técnicas avanzadas, como el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo, para mejorar aún más el rendimiento del control.