Este estudio presenta un enfoque de optimización multiobjetivo para el diseño de sistemas híbridos de energía renovable para estaciones de carga de vehículos eléctricos (VE) que considera factores económicos y de confiabilidad, así como variaciones estacionales en la producción y consumo de energía. Cuatro algoritmos, MOPSO, NSGA-II, NSGA-III y MOEA/D, fueron evaluados en términos de su convergencia, diversidad, eficiencia y robustez. A diferencia de estudios anteriores que se centraron en la optimización de un solo objetivo o ignoraron las variaciones estacionales, nuestro enfoque resulta en un diseño más completo y sostenible para sistemas de carga de VE. El sistema propuesto incluye un sistema fotovoltaico de 223 kW, un aerogenerador de 80 kW y siete bancos de baterías de iones de litio, logrando un costo neto presente total de USD 564,846, un costo nivelado de electricidad de 0.2521 USD/kWh y una probabilidad de pérdida de suministro de energía del 1.21%. NSGA-II supera a los otros algoritmos en términos de convergencia y diversidad, mientras que NSGA-III es el más eficiente y MOEA/D tiene la mayor robustez. Los hallazgos contribuyen al desarrollo de sistemas de energía renovable eficientes y confiables para áreas urbanas, enfatizando la importancia de considerar tanto factores económicos como de confiabilidad en el proceso de diseño. Nuestro estudio representa un avance significativo en el campo de sistemas híbridos de energía renovable para estaciones de carga de VE.