La optimización de los planes de tren depende en gran medida de la distribución espacio-temporal de la demanda de pasajeros en sistemas de ferrocarril de alta velocidad. Un plan de tren generalmente necesita ser implementado en varios días de operación, y obviamente la cantidad y distribución espacio-temporal de la demanda en estos días presenta diferencias notables. Para garantizar que el mismo plan de tren pueda ser implementado en varios días de operación satisfaciendo eficazmente los diferentes niveles de demanda en esos días, se realiza una novedosa optimización robusta de un plan de tren de alta velocidad basado en múltiples escenarios de demanda en esta investigación. En primer lugar, la demanda de pasajeros de cada día de operación se describe como un escenario de demanda, y se genera un conjunto de trenes candidatos que puede satisfacer los múltiples escenarios de demanda. Luego, se propone un valor de arrepentimiento correspondiente al costo total, incluido el costo de operación del tren y el gasto de viaje de los pasajeros, para medir la desviación en los costos generados entre el plan de tren robusto y el óptimo bajo cada escenario de demanda. Luego se construye un modelo de optimización robusta para un plan de tren de alta velocidad para minimizar el valor máximo de arrepentimiento. Además, se diseña un algoritmo de recocido simulado para resolver el modelo mediante la construcción de estrategias de búsqueda de soluciones de vecindario para múltiples escenarios de demanda. Finalmente, se verifica la validez y viabilidad del método propuesto de optimización robusta para la planificación de trenes en la línea de alta velocidad Shijiazhuang-Jinandong en China.