Recientemente, los algoritmos de desagregación energética (ED) basados en optimización han ido adquiriendo importancia debido a su capacidad para realizar la desagregación con la menor información en comparación con los algoritmos de ED basados en patrones, que requieren grandes cantidades de datos para el entrenamiento. Sin embargo, el rendimiento de los algoritmos de ED basados en optimización depende de la formulación del problema que incluye una o más funciones objetivo y/o restricciones. En la literatura, la ED se ha formulado como un problema de un solo objetivo restringido o un problema de múltiples objetivos no restringido considerando el error de desagregación, la dispersión del cambio de estado, el encendido/apagado, etc. En este trabajo, el problema de ED se formula como un problema de múltiples objetivos restringidos (CMOP), donde se incluyen las restricciones relacionadas con las características operativas de los dispositivos. Además, el CMOP formulado se resuelve utilizando un algoritmo evolutivo de múltiples objetivos restringidos (CMOEA). El rendimiento de la formulación propuesta se compara con el de tres formulaciones de ED de alto rendimiento en la literatura basadas en indicadores a nivel de electrodoméstico y en general. Los resultados muestran que la formulación propuesta mejora tanto los resultados a nivel de electrodoméstico como en general de la ED.