Cuando el cielo está nublado en junio, ¿por qué algunos sitios solares siguen rindiendo más que otros?
Junio fue un mes complicado para los operadores solares en México. La mayoría de los sistemas comerciales e industriales y residenciales no cumplieron sus metas de generación, y muchos operadores ahora están buscando respuestas. "¿Cómo es posible que no estemos cumpliendo nuestros compromisos, incluso cuando usamos simulaciones de primer nivel? Ni siquiera alcanzamos nuestro P50."
Junio fue un mes complicado para los operadores solares en México. La mayoría de los sistemas comerciales e industriales (C&I) y residenciales no alcanzaron sus objetivos de generación, y muchos operadores ahora buscan respuestas.
"¿Cómo es posible que no estemos cumpliendo nuestros compromisos, incluso cuando usamos simulaciones de primer nivel? Ni siquiera alcanzamos nuestro P50."
Tomemos este ejemplo: un sitio que había cumplido consistentemente sus objetivos de generación durante todo el año mostró una caída significativa en junio.
Morado: Generación Mensual de Energía. Línea Rosa: Compromiso de Generación Mensual
Si profundizamos un poco más, la respuesta se vuelve clara:Junio fue el mes más lluvioso en la Ciudad de México desde 1968—nubes, baja irradiancia, clima inestable... todo ello contribuyó a que los sistemas tuvieran un rendimiento inferior al proyectado.
Así que no, los compromisos no se cumplieron, porque los modelos TMY (Año Meteorológico Típico) que usamos en toda la industria se basan en promedios predictivos. Estos son excelentes para la planificación, pero no garantizan resultados mensuales. Algunos periodos, como junio, simplemente quedan fuera del rango de lo esperado. Es parte del juego.
La explicación parece obvia: "No alcanzamos el objetivo por el mal tiempo. Esperemos que el próximo mes sea mejor."
Ahí es donde la mayoría de los análisis se detienen.
Pero hay mucho más que contar.
Más allá de lo evidente en portafolios distribuidos
Cuando profundizamos, surgen nuevos patrones.
Algunos sitios tuvieron un rendimiento excepcionalmente bueno, en relación con sus condiciones climáticas reales, incluso si no alcanzaron sus objetivos mensuales originales.
Otros quedaron muy por debajo, incluso en comparación con sistemas vecinos con clima casi idéntico.
En un análisis de más de 1,200 sitios solares distribuidos en el área de la Ciudad de México, encontramos:
Solo 12.8% de los sitios cumplieron sus metas mensuales de energía
Pero 56%se desempeñó de manera óptima, dadas las condiciones climáticas de junio
El gráfico a continuación muestra cómo la mayoría de los sitios no cumplieron sus metas, apesar de que su rendimiento fuerazonable dadas las condiciones climáticas del mes.
El verde oscuro significa que los sitios tuvieron un buen rendimiento. El rojo significa un rendimiento significativamente bajo.
Entonces, ¿qué nos dice esto? La mayoría de los sitios tuvieron un rendimiento inferior respecto a sus metas contractuales, a pesar de que muchos funcionaban bastante bien dadas las condiciones climáticas reales. Y en muchos casos, el problema no era (solo) el clima. Era otra cosa: acumulación de suciedad, sombreado estacional, cadenas desconectadas, MPPTs desequilibrados…
Estos son problemas reales y solucionables—y seguirán perjudicando su rendimiento incluso con un clima perfecto.
Cómo ir "más allá" en su análisis
Si solo compara la producción con un objetivo mensual fijo, todo parece blanco y negro: o alcanzó la meta o no lo hizo. Pero cuando se compara con el potencial climático real de cada sitio, se empiezan a ver los matices.
Datos de rendimiento de más de 1,200 sitios solares distribuidos en la Ciudad de México – junio de 2025
En esos matices reside la oportunidad de operar mejor:
Identificar sitios que parecen estables pero tienen un rendimiento inferior en relación con su potencial real
Identificar problemas técnicos reales y tomar medidas para aumentar la generación del sitio
Defender un rendimiento inferior al esperado ante los clientes, cuando esté justificado
Priorizar acciones de O&M con argumentos basados en datos, evitando quejas o facturas sorpresa
Popular Power Facilita Decisiones Más Inteligentes
Quizás te estés preguntando: ¿Necesito invertir en estaciones meteorológicas costosas o simulaciones para obtener este nivel de conocimiento?
No. Con Popular Power, es sencillo.
Nuestra plataforma ayuda a portafolios de cualquier tamaño a medir el desempeño con base en datos climáticos reales y objetivos a nivel de sitio. Se convierte en una parte fundamental de tu kit de herramientas operativas, clasificando tus sitios por estado e impulsando acciones concretas.
Te ayudamos a:
Identificar dónde tu sistema tiene un buen desempeño (en relación con el clima) y dónde no
Detectar anomalías y desempeño deficiente antes de que se conviertan en quejas
Comunicar el desempeño claramente, con datos que respalden cómo se cumplieron los objetivos (o no)
Hacemos esto combinando datos climáticos satelitales de alta calidad, historial de generación y el desempeño de sistemas cercanos. Luego aplicamos aprendizaje automático y ciclos de retroalimentación de tus propios registros de mantenimiento para construir un modelo avanzado que te brinda información procesable, rápidamente.
Porque la toma de decisiones no debería ser en blanco y negro. En Popular Power, te brindamos las herramientas para optimizar el desempeño y contribuir con todo tu potencial a la transición energética.
