Las baterías de litio se utilizan para la regulación de frecuencia en sistemas de energía debido a su rápida respuesta y alta eficiencia. Las baterías de litio tienen diferentes características de vida dependiendo de su tipo, y es necesario establecer el rango de operación óptimo de estado de carga (SOC) considerando estas características para obtener la máxima ganancia. En general, reducir el rango de operación aumenta la vida útil pero puede disminuir el rendimiento de las operaciones de carga y descarga en respuesta a fluctuaciones de frecuencia, y viceversa. Presentamos indicadores de evaluación de rendimiento que consideran la carga y descarga debido a variaciones de frecuencia y la vida útil de las baterías. Sin embargo, para evaluar el rendimiento, reflejando las características de vida no lineales de las baterías de litio, es necesario simular toda la operación, lo que requiere un largo tiempo de cálculo. Por lo tanto, proponemos un algoritmo genético paralelo maestro-esclavo para derivar el rango de operación óptimo de SOC con un tiempo de cálculo reducido. Se implementó un programa de simulación para evaluar el rendimiento computacional que determina el rango de SOC óptimo. El método propuesto reduce el tiempo de cálculo considerando las características de vida no lineales de las baterías de litio. Se confirmó que un rango de operación de SOC más preciso podría ser calculado al simular toda la vida útil.