Los autobuses eléctricos (E-buses) están ganando popularidad en el transporte urbano debido a sus beneficios ambientales y eficiencia operativa. Sin embargo, la integración a gran escala de los E-buses y la tecnología Vehicle-to-Grid (V2G) introduce complejidades en la programación de carga y descarga derivadas de las incertidumbres en el consumo de energía y las solicitudes de reducción de carga. Mientras que estudios previos han explorado la programación de vehículos eléctricos, pocos han considerado la optimización robusta para flotas de E-buses bajo parámetros inciertos como el consumo de energía en los viajes y las solicitudes de reducción de carga. Este documento propone un enfoque de optimización robusta para el problema de programación de carga y descarga en los depósitos de E-bus equipados con V2G. El problema se formula como un programa lineal entero mixto (MILP) robusto, incorporando restricciones operativas del mundo real que incluyen cargadores de doble puerto, carga de emergencia y respuesta a la demanda. Se utiliza un conjunto de incertidumbre presupuestado para modelar la incertidumbre en los consumos de energía y las solicitudes de descarga, proporcionando un equilibrio entre robustez y conservadurismo. Para garantizar la practicidad, el contraparte robusto se reformula en un MILP resoluble utilizando la teoría de la dualidad. La efectividad del modelo propuesto se valida a través de extensos experimentos computacionales, incluyendo evaluaciones de rendimiento basadas en simulaciones y pruebas fuera de muestra. Los resultados experimentales demuestran una rentabilidad y confiabilidad superiores en comparación con modelos deterministas y de incertidumbre de caja, resaltando la efectividad práctica del enfoque propuesto.