In recent years, there has been a transformation in the value chain of different industrial sectors, like the electricity networks, with the appearance of smart grids. Currently, the underlying knowledge in raw data coming from numerous devices can mark a significant competitive advantage for utilities. It is the case of the Advanced Metering Infrastructure (AMI). Such technology gets user consumption characteristics at levels of detail that were previously not possible. In this context, the terms big data and data analytics become relevant, which are tools that allow using large volumes of information and the generation of valuable knowledge from raw data that can support data-driven decisions for operating on the grid. This paper presents the results of the big data implementation and data analytics techniques in a case study with smart metering data from the city of London. Implemented big data and data analytic techniques to show how to understand user consumption patterns on a broader horizon, the relationships with seasonal variables identify behaviors related to specific events and atypical consumptions. This knowledge helps support decision making about improving demand response programs and, in general, the planning and operation of the Smart Grid.

We present a virtual reality simulation of an evacuation caused by a trembling earthquake in a secondary school. The simulation is based on artificial intelligence for which a mathematical model is implemented that controls the behavior of agents that represent the school students in the virtual stage. The simulation allows the interaction with the agents on stage by using the gyroscope of a smartphone while roaming around the stage and thus observing the behavior of the agents when the human stampede occurs. The simulation can be executed either on a computer or on a smartphone. Once again, the importance of artificial intelligence to prevent losses of human lives is demonstrated.

No abstract

In this paper a model to integrate the technology of tutoring systems to existing virtual reality training systems is described. The training systems are devoted to dangerous activities for energized line maintenance in the electrical domain. The systems are already in use and have impacted positively the traditional training method, which was based on classroom classes and camp training. The system augmented the availability of specialized knowledge and improved transfer of training. Nevertheless, we aim to provide further training capabilities with the salient proprieties of intelligent tutoring systems.

El Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE) ha venido trabajando durante varios años en el área de AMR (Lectura Automática de Medidores, por sus siglas en inglés) así como en la detección del robo de energía eléctrica como líneas estratégicas para el desarrollo de infraestructura interna y también como respuesta a las demandas de automatización de la Comisión Federal de Electricidad (CFE) y de la Compañía de Luz y Fuerza del Centro (LyFC).Dentro del área de distribución de la energía eléctrica, donde los equipos de medición se encuentran localizados geográficamente en diferentes puntos dentro de la ciudad, los sistemas de medición remota requieren del empleo de equipo móvil que le permita al lecturista o supervisor recorrer la zona asignada y recopilar los datos de medición de campo y/o datos de posibles ilícitos en el uso del servicio de energía. Actualmente el dispositivo móvil empleado para realizar la lectura consiste en una terminal de mano, incluso en los sistemas más recientes, la cual ofrece funciones para lectura, programación y configuración de los medidores y de los equipos concentradores de mediciones eléctricas.Analizando la funcionalidad ofrecida por las terminales de mano del sistema de lectura remota del IIE, se percibe que ésta es limitada, tomando en cuenta que su interfaz de usuario está basada en caracteres, mediante las cuales el usuario introduce la información en secuencias de teclas.Esta forma de entrada de datos ofrece mecanismos limitados de recuperación de errores, ya que en el caso de equivocación, el usuario debe generalmente empezar nuevamente la secuencia. Asimismo, las capacidades de conectividad de las terminales de mano están limitadas a los dispositivos de medición en campo y carece de esquemas de enlace a redes tipo LAN, WLAN o Internet, que les permita intercambios dinámicos para manejo de información de energía en línea.Lo anterior impacta en la arquitectura del sistema de medición, que requiere que la terminal sea transportada desde el lugar de la medición en campo, al centro local únicamente para descargar los datos de la terminal y posteriormente integrar los datos de todas las demás terminales al sistema de facturación.La hipótesis del trabajo de investigación es que la terminal de mano, de uso fuertemente arraigado en el sector eléctrico y actualmente reconocido como el medio aceptado para la lectura de medidores, puede ser reemplazado por el uso adecuado de dispositivos y tecnología móvil. En particular se plantea el uso de un dispositivo móvil tipo PDA para reemplazar a la terminal de mano, lo cual se estima permitirá mejorar la interacción entre dispositivo y lecturista, así como ofrecer un medio para facilitar el uso y aprendizaje de la aplicación de medición para las tareas tanto de lectura, programación y configuración de los equipos de medición.Quizá el uso tan extendido de la terminal de mano obedezca a la tendencia de utilizar tecnologías y equipos probados en este sector eléctrico donde debido a la naturaleza crítica de su operación y necesidad de continui...