Mejorar la calidad de la energía y la capacidad de inyección reactiva de los sistemas PV conectados a la red representa las tareas más exigentes y cruciales en los sistemas de energía. En los trabajos convencionales, se han diseñado muchos tipos de convertidores y enfoques de regulación para este objetivo. El inversor de múltiples niveles (MLI) es la mejor solución para los sistemas PV conectados a la red, ya que ayuda a mejorar la calidad de la energía mientras reduce las pérdidas. Sin embargo, los trabajos existentes enfrentan problemas clave como el modelo de sistema complejo, el aumento de la utilización de componentes, la carga computacional, la presencia de armónicos y la alta frecuencia de conmutación. Por lo tanto, el trabajo propuesto tiene como objetivo desarrollar técnicas de control novedosas y avanzadas para mejorar la capacidad de compensación de potencia reactiva y la calidad de la energía de los sistemas PV conectados a la red. La contribución original de este artículo es implementar metodologías avanzadas de computación suave para desarrollar los mecanismos de control. En primer lugar, se utiliza una técnica de control MPPT basada en optimización de búsqueda ATOM (AOS) para extraer la máxima energía eléctrica de los paneles PV bajo situaciones climáticas cambiantes. Luego, la tensión de salida del PV se regula de manera efectiva con la ayuda de un convertidor DC-DC de alta ganancia de voltaje no aislado, que también apoya la reducción de las pérdidas y frecuencias de conmutación. Para generar los pulsos de conmutación para operar el convertidor, se desarrolla un novedoso mecanismo de control de convertidor optimizado por coyote (COCC) en este trabajo. Además, se implementa un controlador reactivo de estado de eco de atención residual (RaERC) para generar las señales de control que actúan sobre los componentes de conmutación del inversor de nueve niveles. Este tipo de mecanismo de control podría mejorar significativamente la calidad de la energía del sistema de red con menos tiempo de procesamiento. Para la evaluación, se validan y prueban los resultados de simulación y comparación de los mecanismos de control propuestos utilizando varios parámetros.