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國立成功大學 電機工程學系 楊宏澤所指導 粘善的 參與非傳統機組即時備轉與電力調度之最佳化電能管理-以沙崙智慧綠能科學城C區微電網為例 （2019），提出充電樁ems能源管理系統關鍵因素是什麼，來自於釩液流儲能系統、電動車雙向充放電、輔助服務、電能管理系統、改善型粒子群最佳化演算法。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 輪機工程學系 陳俊隆所指導 蔡承達的 電動車聚集體與時間電價能源用戶雙向電能調度優化之研究 （2017），提出因為有 智慧電網、時間電價、再生能源、電動車、粒子群優法、直接搜尋法的重點而找出了 充電樁ems能源管理系統的解答。
參與非傳統機組即時備轉與電力調度之最佳化電能管理-以沙崙智慧綠能科學城C區微電網為例
為了解決充電樁ems能源管理系統 的問題，作者粘善 這樣論述：
為減緩全球暖化與環境變遷，世界各國紛紛發展綠能產業以取代傳統能源，智慧電網與能源轉型已成為全球趨勢。在綠能產業的發展下，相關產業的開發如儲能技術、低碳電動車也隨之提升，傳統的集中式發電由於廠址不易取得、新型能源具分散式特性，微電網發展乃逐漸普及化，如何有效整合多種分散式電源成為綠能產業發展的關鍵技術。本文以沙崙智慧綠能科學城C區實際場域為研究案例，開發最佳化排程及即時電能管理策略，以整合區域內的分散式電源與負載，並有效操作儲能系統與電動車的充放電使整體系統獲利最大化。最佳化排程模型考慮時間電價、電動車充電站營運模式、以及參與輔助服務市場等因素。本文透過改善型粒子群演算法，權衡各項成本與獲利以
達成排程與運轉最佳化，此外，所提出的電能管理策略，可用以處理系統中的即時事件，如電動車充電需求、預測誤差，以及即時電能調度需求。模擬案例驗證所提出的電能管理系統可適用於不同時間電價方案與契約容量；在考慮參與輔助服務之情境中，模擬結果顯示在特定條件下最高可節省約12.5%的用電成本。
電動車聚集體與時間電價能源用戶雙向電能調度優化之研究
為了解決充電樁ems能源管理系統 的問題，作者蔡承達 這樣論述：
環保意識的逐漸高漲與傳統石化能源的即將耗竭，促使電力系統有極高的興趣併入再生能源與智慧電動車，然而當孤立電力系統併入大量的再生能源與電動車時，由於再生能源發電輸出的不確定性以及電動車充放電控制的隨意性，將增加系統操作者在電力調度上的負擔。本論文之目的擬提出分層分區之能源管理系統新架構，分析大規模電動車與複合式能源時間電價用戶雙向互動之電能調度優化問題，進而探討複合式能源時間電價用戶設置電動車充電站之關鍵議題，期能改善孤立電力系統運轉的效率與可靠。為了處理電動車聚集體與時間電價用戶雙向互動的問題，本研究擬開發一套以粒子群優法(Particle Swarm Optimization；PSO)為基
礎之電腦程式，用以分析大規模電動車併入複合式能源時間電價用戶之最佳操作策略。所開發之PSO軟體分析工具可以用來優化各個能源用戶電動車聚集體儲能系統之運轉策略，使得所有時間電價用戶的電費支出皆能夠最小化，進而規劃各區域電動車代理人之最適充放電策略及評估時間電價用戶併入電動車的可行性及經濟效益。研究結果可以作為電力公司及時間電價能源用戶設置電動車推動智慧電網的參考，對於推動智慧電網及電動車會有正面的助益。