Diffusion-Based Scenario Tree Generation for Multivariate Time Series Prediction and Multistage Stochastic Optimization

📄 arXiv: 2509.14832v1 📥 PDF

作者: Stelios Zarifis, Ioannis Kordonis, Petros Maragos

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-09-18

备注: 5 pages, 2 figures, 2 tables, and 1 algorithm. This version is submitted to the 51st IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026), to be held in Barcelona, Spain, on May 4-8, 2026

💡 一句话要点

提出基于扩散模型的场景树生成框架DST，用于多元时间序列预测和多阶段随机优化。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散模型 场景树生成 多元时间序列预测 随机优化 能源市场

📋 核心要点

  1. 现有方法难以准确预测不确定性系统中的未来场景分布，影响决策效率。
  2. DST框架利用扩散模型进行概率预测，递归采样并聚类未来轨迹，构建非预期性场景树。
  3. 实验表明，DST在能源套利优化中优于传统模型和强化学习方法，提升决策效率。

📝 摘要（中文）

在能源市场和金融等不确定性系统中，随机预测对于高效决策至关重要，而估计未来场景的完整分布至关重要。本文提出了一种名为扩散场景树（DST）的通用框架，该框架使用基于扩散的概率预测模型构建多元预测任务的场景树。DST递归地采样未来轨迹，并通过聚类将它们组织成树，确保每个阶段的非预期性（决策仅取决于观察到的历史）。我们在纽约州日前电力市场的能源套利优化任务上评估了该框架。实验结果表明，我们的方法始终优于使用来自更传统模型的场景树和无模型强化学习基线的相同优化算法。此外，使用DST进行随机优化可以产生更有效的决策策略，通过比使用相同基于扩散的预测器的确定性和随机MPC变体更好地处理不确定性，从而实现更高的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多元时间序列预测中，如何生成高质量的场景树，以便在不确定性环境下进行多阶段随机优化的问题。现有方法，如历史数据采样或参数模型，难以捕捉复杂的时间依赖性和不确定性，生成的场景树可能无法充分代表未来可能发生的各种情况，导致优化结果次优。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的概率建模能力，直接生成未来时间序列的样本轨迹，然后通过聚类算法将这些轨迹组织成场景树。这种方法能够更好地捕捉时间序列的不确定性，并生成更具代表性的场景树，从而提高随机优化的效果。通过递归地采样和聚类，确保生成的场景树满足非预期性约束，即决策只能依赖于已观察到的历史信息。

技术框架：DST框架包含以下几个主要步骤：1) 使用扩散模型对多元时间序列进行概率预测，生成多个未来轨迹样本。2) 在每个时间步，使用聚类算法（如k-means）将轨迹样本分成若干个簇，每个簇代表一个场景。3) 将每个簇的中心作为该场景的代表性轨迹，并将其作为下一个时间步的输入，递归地进行采样和聚类，直到达到预定的时间范围。4) 将所有场景连接起来，形成一个场景树。

关键创新：DST的关键创新在于将扩散模型引入到场景树生成中。扩散模型能够生成高质量的时间序列样本，从而生成更具代表性的场景树。此外，DST框架采用递归采样和聚类的方式，能够有效地控制场景树的规模，并确保非预期性约束。

关键设计：DST框架的关键设计包括：1) 扩散模型的选择和训练，需要选择合适的扩散模型结构和训练目标，以保证生成的时间序列样本的质量。2) 聚类算法的选择和参数设置，需要选择合适的聚类算法，并设置合适的聚类数量，以平衡场景树的规模和代表性。3) 非预期性约束的实现，需要在每个时间步的聚类过程中，确保决策只能依赖于已观察到的历史信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在纽约州日前电力市场的能源套利优化任务中，使用DST生成的场景树进行优化， consistently outperform 了使用传统模型和无模型强化学习基线生成的场景树。具体而言，DST在优化性能上取得了显著提升，表明其能够更好地处理不确定性，并生成更有效的决策策略。与确定性和随机MPC变体相比，DST在相同的扩散模型预测器下，实现了更高的性能。

🎯 应用场景

DST框架可应用于能源市场、金融、供应链管理等多个领域，用于解决涉及不确定性的多阶段决策问题。例如，在能源市场中，可以利用DST生成未来电力价格的场景树，用于优化能源交易策略。在金融领域，可以利用DST生成未来资产价格的场景树，用于优化投资组合。DST的应用能够帮助决策者更好地应对不确定性，提高决策效率和收益。

📄 摘要（原文）

Stochastic forecasting is critical for efficient decision-making in uncertain systems, such as energy markets and finance, where estimating the full distribution of future scenarios is essential. We propose Diffusion Scenario Tree (DST), a general framework for constructing scenario trees for multivariate prediction tasks using diffusion-based probabilistic forecasting models. DST recursively samples future trajectories and organizes them into a tree via clustering, ensuring non-anticipativity (decisions depending only on observed history) at each stage. We evaluate the framework on the optimization task of energy arbitrage in New York State's day-ahead electricity market. Experimental results show that our approach consistently outperforms the same optimization algorithms that use scenario trees from more conventional models and Model-Free Reinforcement Learning baselines. Furthermore, using DST for stochastic optimization yields more efficient decision policies, achieving higher performance by better handling uncertainty than deterministic and stochastic MPC variants using the same diffusion-based forecaster.