مدیریت هوشمند وصول مطالبات در شبکه‌های توزیع برق با استفاده از gis و هوش مصنوعی

در این مقاله، به تحلیل و بهینه‌سازی فرآیند آدرس‌دهی و وصول مطالبات در صنعت برق ایران با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین سیستم اطلاعات جغرافیایی (gis) و هوش مصنوعی (ai) پرداخته شده است. صنعت برق کشور طی سال‌های اخیر با چالش‌های جدی در زمینه انباشت بدهی مشترکین، ناکارآمدی فرآیندهای سنتی وصول و هزینه‌های بالای عملیاتی مواجه بوده است؛ مسائلی که جریان نقدینگی شرکت‌های توزیع را مختل کرده و بر تداوم خدمت‌رسانی و عدالت انرژی تاثیر منفی می‌گذارند. در این پژوهش، مدلی هوشمند برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی مشترکین پرریسک توسعه یافته است که با پردازش داده‌های بیلینگ و مختصات جغرافیایی، الگوهای بدهی و ناترازی را شناسایی کرده و فرآیند وصول مطالبات را به صورت هدفمند و اولویت‌بندی‌شده مدیریت می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که این مدل موجب افزایش دقت پیش‌بینی، بهبود عملکرد وصول مطالبات، کاهش هزینه‌های اجرایی و ارتقای بهره‌وری سازمانی می‌شود. همچنین تحلیل‌های مکانی امکان شناسایی نواحی پرریسک و کاهش زمان پیمایش مامورین را فراهم کرده و به بهینه‌سازی منابع انسانی و عملیاتی کمک می‌کند. استفاده از این سامانه می‌تواند گامی موثر در دیجیتالی‌سازی صنعت برق و حرکت به سمت شبکه‌های هوشمند و پایدار محسوب شود.

smart debt collection in power distribution network using gis and ai

abstract—this paper analyzes and optimizes the addressing and debt-collection processes in iran’s electric power distribution industry using modern geographic information systems (gis) and artificial intelligence (ai) technologies. in recent years, the power sector has faced serious challenges, including the accumulation of customer debt, inefficiencies in traditional collection methods, and high operational costs—issues that disrupt the cash flow of distribution companies and negatively impact service continuity and energy equity. in this study, an intelligent model is developed to predict and classify high-risk customers by processing billing system data and geographic coordinates. the model identifies debt patterns and imbalances, enabling targeted and prioritized management of the debt-collection process. the results indicate significant improvements in prediction accuracy, enhanced collection performance, reduced operational costs, and increased organizational efficiency. furthermore, spatial analysis using gis facilitates the identification of high-risk areas and reduces field inspection time, contributing to optimized human and operational resource management. the implementation of this integrated system represents an effective step toward the digitalization of the power industry and the transition to smart and sustainable distribution networks.