El sistema de energía híbrido formado por baterías y supercapacitores puede satisfacer las demandas de los cargadores eléctricos en cuanto a resistencia y potencia instantánea. Un ajuste adecuado de los parámetros puede optimizar el rendimiento operativo del sistema de energía híbrido. Sin embargo, múltiples objetivos de optimización y restricciones complejas presentan desafíos técnicos para el ajuste de parámetros. Para abordar esto, este documento propone un método de ajuste de parámetros de optimización multiobjetivo para un sistema de energía híbrido basado en el algoritmo de clasificación no dominada de tipo genético II (NSGA-II). Primero, se establecen modelos matemáticos para la batería, el supercapacitor y el convertidor DC-DC. A continuación, basándose en los requisitos de rendimiento de los cargadores eléctricos, se definen funciones objetivo y restricciones para el ajuste de parámetros de energía híbrida, y se desarrolla un modelo de optimización para el ajuste de parámetros. Finalmente, se determinan los parámetros óptimos para el sistema de energía híbrido utilizando el algoritmo NSGA-II. Los resultados experimentales indican que, en comparación con un sistema de almacenamiento de energía de batería única, el consumo energético operativo de los cargadores eléctricos equipados con un sistema de energía híbrido se reduce en un 3.32% y la degradación de la capacidad de la batería disminuye en un 10.61%, con solo un ligero aumento en los costos.