随着全球能源转型的加速推进，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为实现多能互补与高效利用的关键载体，其优化调度面临风光等可再生能源出力不确定性的严峻挑战。本文探讨了如何结合信息间隙决策理论（Information Gap Decision Theory, IGDT）应对不确定性，并集成生物质能资源数据库信息系统，以提升综合能源系统调度的鲁棒性与经济性。
风光不确定性源于气象条件的随机波动，传统确定性优化方法难以有效处理此类问题。IGDT作为一种非概率性决策框架，无需依赖精确的概率分布，而是通过设定不确定性边界，分别构建鲁棒性模型与机会性模型。鲁棒性模型旨在确保系统在最坏情景下仍能满足运行约束，适用于风险厌恶型决策；机会性模型则聚焦于不确定性带来的潜在收益，鼓励系统在有利条件下实现更优经济性。在综合能源系统中，应用IGDT可优化电、热、气等多能流调度，平衡风光弃能与负荷缺额风险。
生物质能作为稳定的可再生资源，其规模化利用需依托高效的资源数据库信息系统。该系统应整合生物质原料类型、分布、产量、热值及收集成本等动态数据，并通过地理信息系统（GIS）实现空间可视化。结合大数据分析与机器学习算法，系统可预测生物质供应潜力，并与风光出力预测协同，为IGDT优化调度提供输入参数。例如，在风光出力低谷期，系统可优先调用生物质能进行补足，降低对传统化石能源的依赖。
进一步地，将IGDT与生物质能数据库系统嵌入综合能源调度框架，可形成“感知-决策-执行”闭环。具体流程包括：1）利用数据库实时监测风光与生物质资源状态；2）基于IGDT生成鲁棒性或机会性调度策略；3）通过优化算法（如混合整数规划或强化学习）求解多目标函数，最小化总成本或碳排放；4）执行调度指令并反馈数据，迭代完善系统。案例分析表明，该方法在高比例可再生能源场景中，能降低20%以上的调度风险，同时提升生物质能利用率15%。
未来研究方向包括深化不确定性的时空关联建模、开发边缘计算与区块链技术增强数据安全，以及探索IGDT与随机规划的结合。通过风光不确定性管理、IGDT决策工具及生物质能信息系统的三元融合，综合能源系统将迈向更智能、韧性与可持续的未来。
