Para garantizar el funcionamiento eficiente de los sistemas de generación de energía solar, es crucial contar con diseños confiables y un mantenimiento regular. Sin embargo, cuando estos sistemas o sus componentes operan en múltiples niveles de funcionamiento, optimizar la fiabilidad se convierte en una tarea compleja para los modelos y análisis. En el contexto de modelado de fiabilidad en sistemas de generación de energía solar, los investigadores a menudo asumen que las variables aleatorias siguen una distribución exponencial (representación de estado binario) como simplificación, aunque esto no siempre es cierto para los sistemas de ingeniería del mundo real. En el presente documento, se investiga un sistema de generación de energía solar de múltiples estados con inversores en configuración en serie, en el que también se consideran interruptores de cambio de derivación poco confiables, fallas por causa común (CCFs) y múltiples vacaciones del reparador. Además, las llegadas de CCFs y los procesos de reparación del sistema fallido debido a CCFs están gobernados por diferentes procesos de llegada markovianos (MAPs), y los tiempos de vida y de reparación de los inversores e interruptores de cambio de derivación y el tiempo de vacaciones del reparador en el sistema tienen diferentes distribuciones de tipo fase (PH). Por lo tanto, el comportamiento del sistema se representa utilizando una metodología de proceso de Markov, y se derivan medidas de fiabilidad para el sistema propuesto utilizando la teoría de procesos estocásticos agregados. Finalmente, se presenta un ejemplo numérico y un análisis comparativo para demostrar los hallazgos.