En la gestión de la cadena de suministro de energía (ESCM), los miembros de la cadena de suministro intentan hacer contratos a largo plazo para suministrar energía de manera estable y reducir costos. Actualmente, optimizar la ESCM es un problema complejo con dos cuestiones sociales: regulaciones ambientales e incertidumbres. Primero, las regulaciones ambientales se han endurecido en países de todo el mundo, lo que ha llevado a una gestión ecológica. Como resultado, se ha vuelto imperativo para el comprador de energía considerar no solo el costo operativo total, sino también las emisiones de carbono. En segundo lugar, las incertidumbres, como pandemias y guerras, han tenido un impacto serio en la gestión de la ESCM. Desde que la pandemia de COVID-19 interrumpió la cadena de suministro, los miembros de la cadena de suministro adoptaron la adquisición de emergencia para operaciones sostenibles. En este estudio, desarrollamos un modelo de optimización utilizando programación lineal entera mixta para resolver la ESCM con problemas de selección de proveedores en la adquisición de emergencia. El modelo considera una planta de energía térmica única y múltiples proveedores de combustibles fósiles. Debido a las incertidumbres, la demanda de energía puede cambiar repentinamente o puede no ser suministrada a tiempo. Para gestionar mejor estas incertidumbres, desarrollamos un método de horizonte rodante (RHM), que es un método bien conocido para resolver problemas deterministas en modelos de programación matemática. Para probar el modelo y el RHM, realizamos tres tipos de experimentos numéricos. Primero, examinamos estrategias y horarios de reabastecimiento bajo demandas inciertas. En segundo lugar, realizamos un experimento de selección de proveedores dentro de un presupuesto limitado y regulaciones de emisiones de carbono. Finalmente, realizamos un análisis de sensibilidad de los límites de emisiones de carbono. Los resultados muestran que nuestro RHM puede manejar la ESCM en situaciones inciertas de manera efectiva.