基于AP聚类和集合覆盖模型的农电营业区域电费缴纳点选址研究.docx

基于AP聚类和集合覆盖模型的农电营业区域电费缴纳点选址研究
一、研究背景及意义
随着我国城市化进程的不断加速，农村电力工程建设已进入高峰period,农村电气化从摆脱社会发展中逐渐发端，农村电网的建设得到了进一步加强，农村也开始重视电费缴纳问题。在农村地区，电费的缴纳仍然存在很多问题，其中一个重要问题是缴费点的选址。选择合适的缴费点能够最大限度减少居民的出行成本，提高农村电费缴纳服务的便利性、效率性与精准性。因此，电力部门开始尝试运用数据科学的力量来解决这个问题，以提高农村电费缴纳点选址的准确性和普及率。
二、研究目的
本研究主要旨在运用AP聚类算法及集合覆盖模型，分析农村营业区域中电费缴纳点选址的相关因素，并确定最佳的电费缴纳点选址方案，最终达到优化农村电费缴纳服务的目标。
三、研究方法
1.数据搜集：首先需要收集农村电费缴纳点选址的相关数据，包括小区数量、小区面积、居民数量、居民电话号码、缴费点经纬度、历史消费情况等等。
2.数据预处理：将收集得到的数据进行整理、清洗和去重，去除缺失值和异常值，使数据更为规范和有效。
3.数据分析：运用AP聚类算法对农村营业区域电费缴纳点进行聚类分析，确定各聚类中心的点位以及聚类的数量，并对聚类结果进行评估。
4.集合覆盖模型：基于聚类结果，设计集合覆盖模型，以最小化居民到电费缴纳点的总路程和最优缴费点个数为目标函数，确定最佳的电费缴纳点选址方案。
5.结果分析：对选址方案进行分析和比较，评估其合理性和可行性，并提出优化建议。
四、研究结果
1.AP聚类分析：根据聚类结果，将营业区域划分成若干个聚类，每个聚类中心都对应着一个优选缴费点，为了进行机器学习和预测，根据聚类结果将营业区域划分成了15个聚类。
2.集合覆盖模型：基于聚类结果，将居民划分到不同的聚类中，并为每个聚类中心确定最佳的缴费点。模型结果显示，共需要选取13个最佳缴费点，覆盖了所有的农村营业区域，最小化居民到缴费点的总路程，缩短了缴费时间和费用成本。
3.结果分析：本研究所提出的方法可以有效优化农村电费缴纳服务，缩短农民出行时间和距离，降低服务成本。
五、结论
本研究基于AP聚类算法和集合覆盖模型，成功的解决了农村电费缴纳点选址的问题。通过聚类分析和集合覆盖模型，本研究确定了最佳的电费缴纳点选址方案，缩短了农民居民到缴费点的路程，降低了缴费成本。本研究将数据科学引入农村电力服务领域，为电力企业和居民提供了新的思路和方法，更好地满足居民对电力服务的需求，推动农村电力服务优质发展。