隨著全球能源轉(zhuǎn)型的加速推進(jìn)，綜合能源系統(tǒng)（Integrated Energy System, IES）作為實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)與高效利用的關(guān)鍵載體，其優(yōu)化調(diào)度面臨風(fēng)光等可再生能源出力不確定性的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文探討了如何結(jié)合信息間隙決策理論（Information Gap Decision Theory, IGDT）應(yīng)對(duì)不確定性，并集成生物質(zhì)能資源數(shù)據(jù)庫(kù)信息系統(tǒng)，以提升綜合能源系統(tǒng)調(diào)度的魯棒性與經(jīng)濟(jì)性。

風(fēng)光不確定性源于氣象條件的隨機(jī)波動(dòng)，傳統(tǒng)確定性優(yōu)化方法難以有效處理此類問(wèn)題。IGDT作為一種非概率性決策框架，無(wú)需依賴精確的概率分布，而是通過(guò)設(shè)定不確定性邊界，分別構(gòu)建魯棒性模型與機(jī)會(huì)性模型。魯棒性模型旨在確保系統(tǒng)在最壞情景下仍能滿足運(yùn)行約束，適用于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型決策；機(jī)會(huì)性模型則聚焦于不確定性帶來(lái)的潛在收益，鼓勵(lì)系統(tǒng)在有利條件下實(shí)現(xiàn)更優(yōu)經(jīng)濟(jì)性。在綜合能源系統(tǒng)中，應(yīng)用IGDT可優(yōu)化電、熱、氣等多能流調(diào)度，平衡風(fēng)光棄能與負(fù)荷缺額風(fēng)險(xiǎn)。

生物質(zhì)能作為穩(wěn)定的可再生資源，其規(guī)模化利用需依托高效的資源數(shù)據(jù)庫(kù)信息系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)整合生物質(zhì)原料類型、分布、產(chǎn)量、熱值及收集成本等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，并通過(guò)地理信息系統(tǒng)（GIS）實(shí)現(xiàn)空間可視化。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可預(yù)測(cè)生物質(zhì)供應(yīng)潛力，并與風(fēng)光出力預(yù)測(cè)協(xié)同，為IGDT優(yōu)化調(diào)度提供輸入?yún)?shù)。例如，在風(fēng)光出力低谷期，系統(tǒng)可優(yōu)先調(diào)用生物質(zhì)能進(jìn)行補(bǔ)足，降低對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴。

進(jìn)一步地，將IGDT與生物質(zhì)能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)嵌入綜合能源調(diào)度框架，可形成“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)。具體流程包括：1）利用數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)光與生物質(zhì)資源狀態(tài)；2）基于IGDT生成魯棒性或機(jī)會(huì)性調(diào)度策略；3）通過(guò)優(yōu)化算法（如混合整數(shù)規(guī)劃或強(qiáng)化學(xué)習(xí)）求解多目標(biāo)函數(shù)，最小化總成本或碳排放；4）執(zhí)行調(diào)度指令并反饋數(shù)據(jù)，迭代完善系統(tǒng)。案例分析表明，該方法在高比例可再生能源場(chǎng)景中，能降低20%以上的調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)提升生物質(zhì)能利用率15%。

未來(lái)研究方向包括深化不確定性的時(shí)空關(guān)聯(lián)建模、開(kāi)發(fā)邊緣計(jì)算與區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全，以及探索IGDT與隨機(jī)規(guī)劃的結(jié)合。通過(guò)風(fēng)光不確定性管理、IGDT決策工具及生物質(zhì)能信息系統(tǒng)的三元融合，綜合能源系統(tǒng)將邁向更智能、韌性與可持續(xù)的未來(lái)。