Las locomotoras de maniobra exhiben una amplia y impredecible gama de perfiles de potencia. Esta imprevisibilidad hace que sea imposible confiar en optimizaciones fuera de línea o métodos predictivos combinados con optimización en línea. Para mantener un rendimiento óptimo en esta amplia gama de condiciones operativas, la estrategia de control en línea debe ser robusta. Este artículo propone un método robusto para determinar las combinaciones óptimas de parámetros para una estrategia de gestión de energía en línea de una locomotora híbrida de celda de combustible y batería, asegurando la optimalidad en todas las condiciones de escenario. El primer paso implica extraer un subespacio estadísticamente representativo para la simulación, tanto en términos de combinaciones de parámetros como de condiciones de escenario. Luego se construye un modelo de superficie de respuesta (gemelo numérico) para extrapolar resultados a través de todo el espacio basado en este subespacio simulado. Usando este modelo, se identifica la solución óptima a través de algoritmos metaheurísticos (búsqueda de minimización). Finalmente, la solución propuesta se valida contra un conjunto de escenarios definidos por expertos. El resultado de la metodología asegura una optimización robusta a través de un número infinito de escenarios al minimizar el impacto tanto en la celda de combustible como en la batería, sin aumentar los costos de la misión.