Este artículo de investigación propone la aplicación de un algoritmo meta-heurístico, a saber, el algoritmo del ciclo del agua (WCA), para optimizar el rendimiento de un inversor multinivel para un sistema de red inteligente basado en recursos energéticos distribuidos. El objetivo es encontrar los ángulos de conmutación óptimos para lograr la eliminación selectiva de armónicos. Para demostrar la efectividad del algoritmo propuesto y evaluar los resultados, se utiliza un inversor multinivel en cascada de siete niveles trifásico (CHBMLI). Este artículo demuestra la eficacia del algoritmo propuesto realizando una comparación rigurosa con algoritmos meta-heurísticos existentes. Se muestran pruebas de muestras independientes para diferentes tamaños de población, que reflejan el mejor rendimiento de los resultados del algoritmo propuesto. Para la comparación, se mantienen los mismos parámetros cruciales para la optimización, incluyendo el tamaño de la población y el número de iteraciones, para el WCA propuesto y otros algoritmos. Dado que estamos resolviendo un problema de minimización, se enfoca en un valor de aptitud más bajo. En nuestro artículo de investigación, mostramos cómo el algoritmo propuesto alcanza un valor de aptitud más bajo y una rápida tasa de convergencia. Para diferentes valores del índice de modulación, el WCA tiene un mejor rendimiento que la optimización por enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo de luciérnagas (FA). Para un caso particular de un valor del índice de modulación de 0.8, el valor mínimo encontrado por el WCA en 50 muestras es 0.0001, mientras que los de PSO y FA son 0.0223 y 0.0433, respectivamente, lo que muestra que el WCA tiene mejor precisión. Los resultados presentan claramente que el algoritmo propuesto proporciona un porcentaje competitivo de eliminación de armónicos seleccionados en comparación con otros algoritmos meta-heurísticos.