Este estudio discute cómo aumentar la calidad de energía mediante la integración de un acondicionador de calidad de energía unificado (UPQC) con una microrred conectada a la red para una generación de energía limpia y eficiente. Se propone un controlador de Red Neuronal Artificial (ANN) para un UPQC basado en convertidor de fuente de voltaje para minimizar el costo y la complejidad del sistema al eliminar operaciones matemáticas como la traducción de a-b-c a d-q-0 y la necesidad de controladores costosos como DSPs y FPGAs. En este estudio, se utilizan cargas no lineales desequilibradas y voltaje de suministro armónico para evaluar el rendimiento de PV-batería-UPQC utilizando un controlador basado en ANN. También se consideran problemas de voltaje, como caídas y aumentos. Este trabajo utiliza un sistema de control ANN entrenado con la técnica de retropropagación de Levenberg-Marquardt para proporcionar señales de referencia efectivas y mantener el voltaje del capacitor de enlace cc requerido. En el software MATLAB/Simulink, se realizan simulaciones de PV-batería-UPQC utilizando enfoques de control basados en SRF y control ANN. Los hallazgos revelaron que el enfoque propuesto tuvo un mejor rendimiento, como se presenta en este documento. Además, se estudia la influencia del marco de referencia síncrono (SRF) y del UPQC basado en controlador ANN en las corrientes de suministro y en la respuesta del voltaje del capacitor de enlace cc. Para demostrar la superioridad del controlador sugerido, se muestra una comparación del THD por ciento en el voltaje de carga y la corriente de suministro utilizando métodos de control basados en SRF y control ANN.