公开说明：本文记录的是截至 2026 年 8 月的研究性回测。公开版对内部精确成本做了取整或省略；结果尚未构成充分的样本外证明，也不代表收益承诺或交易建议。
连续三个月领先市场基准令人振奋，但三个正样本还不是长期有效的证明。真正困难的问题，是识别收益来源与适用边界。
九、真正难的部分才刚刚开始
做到这里以后，我们反而发现：
求解模型已经不是最困难的问题。
真正困难的问题变成：
怎么证明这2元/MWh不是偶然？
这其实也是一个工程项目和一篇研究论文之间最大的区别。
接下来我们重点做四件事情。
1. 严格样本外验证
每个历史时间点只能使用当时真正能获得的信息。
也就是：
不能出现任何未来数据泄漏。
整个实验必须满足：
历史信息→锁定决策→未来真实发生→结算
而不是：
先看到未来→再寻找最优策略
后者只是后视镜最优解，没有交易价值。
2. 建立完整Benchmark体系
未来至少需要比较：
B0 市场基准；B1 简单规则；B2 确定性优化；B3 多阶段随机规划；B4 公司实际交易
只有这样，我们才能回答：
多阶段随机规划本身究竟创造了多少价值？
否则即使模型盈利，也可能只是预测系统本身带来的收益。
3. 做消融实验
例如：
不做情景建模，会怎样？
只使用期望价格，会怎样？
加入风险约束，会怎样？
改变情景数量，会怎样？
不同情景生成算法，会怎样？
这一步最终是在拆解：
我们希望知道：
真正产生经济价值的到底是哪一部分。
4. 扩大样本
现在三个自然月只是开始。
未来更有价值的是覆盖各种不同市场状态：
高波动月。
低波动月。
极端价格月。
新能源异常月。
负荷预测失准月。
价格机制发生结构性变化的月份。
如果模型只在普通月份表现很好，却在真正危险的时候失效，那么它的实际业务价值可能并不高。
反过来：
如果模型平均只领先1～2元/MWh，
但能够显著减少极端亏损，
那么这可能反而是随机规划最重要的价值之一。
十、随机规划最重要的东西，也许并不是“预测未来”
做这个项目之前，我们很容易把交易理解成：
预测价格→买卖
后来慢慢发现，更准确的理解其实是：
管理未来不同可能性
我们不知道明天一定会发生什么。
但可以知道：
有哪些合理情景。
每个情景大概意味着什么。
如果某个情景发生，我们还有多少调整空间。
今天应该为哪些未来提前付费，又应该为哪些未来保留选择权。
从这个角度看，随机规划真正解决的问题并不是：
“未来到底是多少？”
而是：
“即使未来不是我预测的那个样子，我现在的决策是否仍然足够好？”
这是预测和决策之间非常重要的区别。
十一、下一步：从随机规划走向自适应决策
随着项目继续推进，我们又遇到了新的问题。
假设市场结构本身在发生变化。
例如：
价格波动突然扩大。
供需关系发生改变。
预测模型开始失效。
某些历史规律不再成立。
那么问题就变成：
模型应该多快改变自己的决策？
这已经开始进入：
在线优化、
动态遗憾、
Regime Shift、
Adaptive Decision Making
这一类问题。
也就是说，我们关注的目标开始从：
求一个最优策略
逐渐变成：
在不断变化的市场里持续接近最优策略
这可能也是这个项目下一阶段最值得研究的方向。
结语
回头看，这个项目最初其实只是一个很简单的问题：
今天应该买多少电？
但一路做下来，它逐渐连接起了：
负荷预测、
电价预测、
情景生成、
随机规划、
动态规划、
风险管理、
滚动决策、
在线学习，
以及最终最重要的：
真实业务结算
现在，我们已经完成了：
数据→情景→求解→决策→结算→评价
这一整条链路。
2026年6月至8月的初步真实数据实验，也给出了连续三个月正向的经济价值信号。
但对于这个项目来说，
真正有意思的部分现在才刚刚开始。
因为下一步的问题已经不是：
“我们能不能做一个多阶段随机规划模型？”
而是：
它为什么有效？什么时候有效？
以及最终最重要的：
它能不能在真实市场中长期稳定有效？
这也会成为我们接下来继续验证的核心问题。
多阶段随机规划购电决策系统 · 系列文章
本文为个人研究与学习记录。模型、规则与数据仍需在正式业务环境中重新核验。