Un sistema de colas que tiene dos servidores diferentes está siendo estudiado. Las demandas entran en el sistema de acuerdo con un proceso de llegada de Markov. Los tiempos de servicio tienen una distribución de tipo fase. El servicio de las demandas es posible solo si la cantidad fija de unidades de energía, probablemente diferente para los dos servidores, está disponible en el sistema en el momento potencial de inicio del servicio. Las unidades de energía también llegan al sistema de acuerdo con un proceso de llegada de Markov y se almacenan en un stock (batería) de capacidad finita. Puede ocurrir una pérdida de unidades de energía del stock. Las demandas en espera en el búfer infinito son impacientes y pueden abandonar el búfer después de un tiempo de espera distribuido exponencialmente. Un servidor es el principal y proporciona servicio permanentemente cuando el búfer no está vacío y la cantidad requerida de unidades de energía está disponible. El segundo servidor es el servidor asistente y se enciende o apaga dependiendo de la disponibilidad de unidades de energía y la longitud de la cola de acuerdo con la estrategia de histéresis definida por dos umbrales. El servidor asistente se enciende cuando la longitud de la cola no es menor que el umbral mayor y se apaga cuando la longitud de la cola se vuelve menor que el umbral menor. El uso del servidor asistente debe ser pagado. Por lo tanto, surge naturalmente el problema de la selección óptima de los umbrales que definen la estrategia de control. Para resolver este problema, es necesario estudiar el comportamiento del sistema bajo cualquier valor fijo de los parámetros de la estrategia de control. Tal estudio se presenta en este documento. Se presentan resultados numéricos. Estos ilustran la viabilidad de la realización computacional de los algoritmos desarrollados para el cálculo de la distribución estacionaria de los estados del sistema y los principales indicadores clave de rendimiento, así como el resultado de la resolución de una de las posibles tareas de optimización.