Debido a la rápida expansión de los vehículos eléctricos (VE) en Arabia Saudita, se necesitará una gran cantidad de energía para atender a estos vehículos. Además, el sector del transporte emite una cantidad considerable de gases tóxicos en forma de SO y CO. La red nacional debe suministrar una gran cantidad de electricidad de forma regular para satisfacer las crecientes demandas de energía de los VE. Este estudio investiga a fondo los beneficios técnicos y económicos de un sistema de energía híbrida conectado a la red y fuera de la red con diversas configuraciones de un sistema de almacenamiento de energía solar, aerogenerador y batería para la carga de vehículos eléctricos en la región de Qassim, Arabia Saudita. El objetivo es reducir el costo de la energía al tiempo que se disminuye la probabilidad de cortes de energía en el sistema. Esto se logra mediante el uso de un nuevo algoritmo de optimización llamado algoritmo de optimización de enjambre de salpimienta modificado (MSSOA), que se basa en un enfoque de algoritmo evolutivo. MSSOA es una versión mejorada de SSOA, que aborda sus deficiencias. Tiene dos estrategias de búsqueda para mejorar su eficiencia: primero, utiliza una distribución de vuelo de Levy (LFD) para ayudar a los individuos a llegar a nuevas posiciones más rápidamente, y segundo, instruye a los individuos a espiralar alrededor de la solución óptima, mejorando la fase de explotación. La efectividad de MSSOA se confirma al comparar sus resultados con los del algoritmo de optimización convencional de enjambre de salpimienta y la optimización por enjambre de partículas (PSO). Según los hallazgos de la simulación, MSSOA tiene una excelente precisión y robustez. En esta región, la estación de carga de VE basada en SPV/WT/BESS es la opción óptima para las estaciones de carga de VE. El diseño SPV/WT/BESS tiene el LCOE más bajo de todas las configuraciones factibles en la región en estudio. Los valores óptimos para el LCOE y el TNPC utilizando MSSOA son de USD 0.3697/kWh y USD 99,928.34, que son mucho más bajos que los valores optimizados para el LCOE (USD 0.4156) y el TNPC (USD 1,12,671.75) utilizando SSOA. Además, se evalúa un análisis tecnoeconómico integral de los sistemas híbridos optimizados al incorporar la opción conectada a la red. El sistema conectado a la red resulta en valores optimizados del LCOE (USD 0.0732/kWh) y del TNPC (USD 1,541,076). También se estudia el impacto de diferentes precios de compra de la red en el costo nivelado de la energía. Nuestros resultados ayudarán a los investigadores a determinar la mejor técnica para la optimización de un sistema de energía óptimo.