Mantenimiento predictivo en parques eólicos y solares en Argentina: cómo reducir las pérdidas de generación

El crecimiento de la energía renovable en Argentina está creando un nuevo desafío para propietarios, operadores y equipos de O&M. Durante años, la prioridad del mercado fue desarrollar nuevos proyectos y ampliar la capacidad instalada.

Ahora, con miles de megavatios eólicos y solares en operación y una cartera creciente de proyectos vinculados al MATER, una parte cada vez mayor del resultado financiero depende de algo menos visible: cuánto de esa capacidad instalada realmente se transforma en energía disponible para comercialización.

Argentina cerró 2025 con aproximadamente 4.497 MW de capacidad eólica y 2.592 MW de capacidad solar fotovoltaica, según las Estadísticas de Capacidad Renovable 2026 de IRENA. Juntas, ambas tecnologías ya representan cerca de 7,1 GW de capacidad instalada, y este crecimiento también aumenta la cantidad de aerogeneradores, inversores, strings, sensores, estaciones meteorológicas y sistemas SCADA que deben monitorearse diariamente.

Para los responsables de la operación, el desafío ya no consiste únicamente en saber si una planta está generando. La pregunta más importante pasa a ser si está generando todo lo que debería producir dadas las condiciones disponibles y, principalmente, si un desvío puede identificarse antes de convertirse en indisponibilidad, pérdida de energía o una intervención de emergencia.

El crecimiento del MATER aumenta la importancia de la disponibilidad

El contexto comercial argentino hace que esta discusión sea aún más relevante. La Ley 27.191 estableció que los grandes usuarios con demandas iguales o superiores a 300 kW deben cumplir individualmente los objetivos de consumo renovable, pudiendo hacerlo mediante autogeneración o contratación de energía proveniente de fuentes renovables.

Una de las consecuencias de este marco fue el desarrollo del Mercado a Término de Energías Renovables, MATER, creado por la Resolución 281-E/2017. A través de este mecanismo, generadores y consumidores pueden establecer contratos privados con precios y plazos negociados entre las partes, agregando una dimensión comercial directa a la performance de los activos.

La escala alcanzada por el modelo ya es significativa. Una disposición oficial publicada en agosto de 2025 indicó que más de 2.400 MW de potencia renovable estaban comercialmente habilitados para operar dentro del MATER, mientras que más de 4.400 MW se encontraban en desarrollo.

CAMMESA también continúa realizando procesos trimestrales de asignación de prioridad de despacho, con información actualizada sobre los proyectos participantes disponible en su portal oficial del MATER.

Para un generador asociado a contratos de largo plazo, una falla silenciosa deja de ser únicamente un problema de mantenimiento. Cuando un inversor produce por debajo de su capacidad, un aerogenerador opera con un desvío de pitch o un componente comienza a degradarse sin provocar una parada completa, existe energía que podría haberse generado, pero no fue capturada. Dependiendo del contrato, del momento de la generación y del volumen perdido, el problema técnico puede transformarse rápidamente en un impacto financiero.

Una alta disponibilidad no significa necesariamente máxima performance

Uno de los errores más comunes en la gestión de activos renovables es considerar que una planta con alta disponibilidad necesariamente está operando bien. Un equipo puede aparecer como disponible en el SCADA y continuar produciendo por debajo de su potencial durante días o incluso meses sin generar una alarma crítica.

En un parque eólico, pequeños desvíos de pitch o yaw, temperaturas anormales en rodamientos, comportamiento irregular del generador o degradación de componentes pueden reducir gradualmente la producción sin interrumpir el funcionamiento del aerogenerador. En una planta solar, problemas en strings, string boxes, trackers, sensores o inversores pueden generar pérdidas distribuidas difíciles de identificar cuando el análisis se limita a los indicadores agregados de la planta.

Por eso, la gestión de performance necesita comparar la producción real no solo con el día anterior o con otro activo, sino con el comportamiento esperado del propio equipo bajo condiciones operativas y ambientales similares. Es precisamente en esa diferencia entre producción esperada y producción real donde muchas pérdidas invisibles comienzan a aparecer.

Del mantenimiento reactivo al mantenimiento predictivo

El mantenimiento tradicional depende, en gran medida, de inspecciones periódicas, planes preventivos y alarmas emitidas por los propios equipos. Estas prácticas siguen siendo necesarias, pero presentan una limitación importante: muchas veces, la información aparece cuando la degradación ya ha avanzado lo suficiente como para activar un límite operativo o provocar una parada.

El mantenimiento predictivo utiliza históricos operativos, variables SCADA y modelos analíticos para reconocer cambios en el comportamiento normal del activo antes de que el problema llegue a esa etapa. De esta manera, el equipo de O&M obtiene algo especialmente valioso en activos renovables: tiempo para decidir.

Ese tiempo puede permitir que una intervención se programe durante un período de menor recurso, que una pieza se adquiera sin costos de urgencia o que el operador acompañe la evolución de la anomalía antes de retirar el equipo de operación. En lugar de reaccionar ante una falla ya instalada, la estrategia pasa a gestionar el riesgo técnico de forma anticipada.

Un caso real de Delfos demuestra el impacto de esta diferencia. Mediante modelos predictivos aplicados a un aerogenerador, fue posible detectar y monitorear una anomalía crítica en el rodamiento principal y planificar la intervención. El activo continuó operando durante 299 días y generó 7.778 MWh sin necesidad de una parada de emergencia, según el caso documentado por Delfos.

Cuando existen cientos de alarmas, el problema es saber cuál realmente importa

La digitalización de los activos renovables creó acceso a una enorme cantidad de información operativa, pero tener más datos no significa necesariamente tomar mejores decisiones. Los grandes parques pueden generar cientos o miles de alarmas, eventos y desvíos, muchos de ellos repetidos o sin impacto inmediato sobre la generación.

Para una sala de control o un equipo responsable de múltiples activos, investigar manualmente cada señal consume tiempo y puede hacer que los problemas realmente relevantes queden ocultos dentro del ruido operativo. Este escenario se vuelve aún más complejo en portafolios con diferentes fabricantes, porque cada OEM utiliza estructuras de datos, nomenclaturas y sistemas de alarmas distintos.

Una plataforma de Asset Performance Management debe resolver precisamente esta fragmentación. En lugar de obligar al equipo a alternar entre SCADAs, portales de fabricantes, hojas de cálculo e informes independientes, los datos pueden consolidarse y analizarse en una única capa operativa. El objetivo no es crear otro dashboard, sino priorizar aquello que realmente requiere acción.

Para ello, una solución orientada a O&M debe ser capaz de:

• integrar activos y diferentes fabricantes en una misma visualización;
• detectar anomalías antes de que se conviertan en fallas críticas;
• comparar la performance real y esperada;
• identificar la causa raíz y los subsistemas relacionados con el desvío;
• cuantificar la energía y los ingresos asociados a una pérdida;
• priorizar alarmas según su impacto técnico y financiero;
• automatizar indicadores e informes para los equipos operativos y de gestión.

Cuando esta inteligencia está disponible, el operador deja de investigar primero la alarma que apareció por última vez o que parece más urgente y puede concentrar sus esfuerzos en la anomalía que realmente pone en riesgo una mayor cantidad de generación e ingresos.

Los parques solares presentan un desafío diferente, pero igualmente silencioso

La rápida expansión solar argentina aumenta la relevancia de este tipo de análisis. Según IRENA, el país pasó de 1.741 MW solares en 2024 a 2.592 MW en 2025, un crecimiento de aproximadamente 49% en apenas un año. La consecuencia operativa de esta escala es una enorme cantidad de componentes que deben funcionar correctamente para que la planta alcance la producción esperada.

En plantas solares de gran escala, una falla individual puede representar una pequeña fracción de la potencia total y, por eso, permanecer prácticamente invisible cuando el equipo analiza únicamente indicadores de alto nivel. Sin embargo, cuando el problema afecta a varios strings, se repite durante semanas o aparece simultáneamente en diferentes puntos del parque, la pérdida acumulada puede transformarse en cientos o miles de megavatios-hora.

La experiencia de Delfos con activos solares muestra precisamente este patrón. En casos reales, el análisis inteligente de performance permitió detectar problemas que no aparecían claramente en el monitoreo convencional, incluyendo fallas en strings, cables y eficiencia de conversión. En uno de estos casos, la identificación de fallas intermitentes en cables de string boxes permitió recuperar 681 MWh de energía, resultado documentado en el contenido de Delfos sobre mantenimiento predictivo, preventivo y correctivo.

Los portafolios multi-OEM convierten la centralización de datos en una necesidad

Los portafolios renovables rara vez crecen utilizando una única tecnología o un único fabricante. Una empresa puede operar parques adquiridos en diferentes momentos, con aerogeneradores de distintas marcas, inversores de diferentes generaciones y contratos de O&M que tampoco siguen la misma estructura.

En este contexto, el problema no es la falta de información, sino su fragmentación. Una parte está en el SCADA, otra en plataformas de OEMs, otra en hojas de cálculo internas y otra depende de informes enviados por los proveedores de mantenimiento. Construir una visión consolidada del portafolio exige, entonces, horas de trabajo antes incluso de que comience el análisis técnico.

La plataforma de Predictive Analytics de Delfos fue desarrollada precisamente para crear esta capa independiente de análisis sobre diferentes tecnologías y fabricantes. Los datos operativos se utilizan para detectar desvíos, comparar producción real y esperada, realizar diagnósticos y ordenar los hallazgos de acuerdo con el impacto potencial sobre la energía y los ingresos.

Esto también cambia la relación entre el propietario y el proveedor de O&M. Cuando el propietario del activo cuenta con sus propios indicadores, análisis de causa raíz y datos de performance, puede validar recomendaciones técnicas, monitorear SLAs y discutir intervenciones sobre una base objetiva, en lugar de depender exclusivamente del diagnóstico de quien ejecuta el mantenimiento.

El impacto aparece cuando la anomalía se transforma en una decisión

Una plataforma de monitoreo no genera valor únicamente por detectar más alarmas. El resultado aparece cuando la información permite tomar una decisión con suficiente anticipación para evitar una pérdida futura o recuperar una pérdida que ya estaba ocurriendo.

En el caso de Eólicas Babilônia, por ejemplo, Delfos identificó 28 anomalías en componentes como anemómetros, generadores, transformadores y gearbox. El plan de acción desarrollado a partir de estos hallazgos tuvo una proyección de 9.629 MWh en pérdidas evitadas durante un año, con la ejecución de las intervenciones en campo en aproximadamente 45 días junto al equipo de mantenimiento de Siemens Gamesa. Los resultados completos están disponibles en el caso de Eólicas Babilônia.

Otro ejemplo es Eólica Serra das Vacas, que combinó la plataforma Delfos con servicios de Performance Engineering para cambiar el perfil de su mantenimiento en menos de seis meses. Por primera vez, la operación pasó a registrar más mantenimientos correctivos programados que fallas inesperadas, demostrando cómo la capacidad de anticipar problemas puede modificar no solo los indicadores técnicos, sino también la rutina y la confianza del equipo de O&M.

El caso puede consultarse en la biblioteca de casos de Delfos.

¿Cómo elegir un software de monitoreo para parques renovables en Argentina?

Para propietarios y operadores argentinos, la elección de una plataforma debe comenzar por el problema operativo que necesita resolverse. Si la solución se limita a reproducir datos que ya existen en el SCADA, probablemente solo agregará otra pantalla a la sala de control sin reducir el trabajo manual del equipo.

Una plataforma orientada a la performance necesita permitir entender qué activo está perdiendo energía, por qué ocurre esa pérdida, cuánto representa y qué problema debe priorizarse primero. También necesita funcionar de manera independiente del fabricante, especialmente en portafolios multi-OEM, además de mantener una metodología consistente a medida que se incorporan nuevas plantas.

La capacidad predictiva merece especial atención. Los modelos genéricos pueden producir una cantidad excesiva de falsos positivos, mientras que los modelos entrenados sobre el comportamiento operativo de los propios equipos permiten detectar desvíos más específicos. Delfos utiliza modelos aplicados a variables y subsistemas de los activos para identificar cambios que pueden indicar degradación antes de que se active una alarma convencional.

Cómo Delfos puede apoyar las operaciones renovables en Argentina

Para los gestores que necesitan aumentar la visibilidad sobre parques eólicos, solares y sistemas BESS en Argentina, Delfos funciona como una capa de inteligencia operativa sobre los datos que los activos ya producen. La plataforma centraliza información de diferentes sitios y fabricantes, compara la performance real y esperada, utiliza modelos de machine learning para anticipar anomalías y traduce los hallazgos en indicadores de energía, disponibilidad e impacto financiero.

Esto permite que los equipos de O&M reduzcan el tiempo dedicado al análisis manual, identifiquen pérdidas que podrían permanecer ocultas en un monitoreo convencional y prioricen intervenciones según su impacto real sobre el negocio. Para asset managers y propietarios, la misma estructura ofrece una visión independiente de la performance del portafolio, facilitando el seguimiento de proveedores, contratos y resultados.

En un mercado argentino con aproximadamente 7,1 GW de capacidad eólica y solar instalada, más de 2.400 MW ya habilitados comercialmente dentro del MATER y otros 4.400 MW en desarrollo, aumentar la capacidad instalada será solo una parte de la oportunidad. La otra será garantizar que los megavatios ya construidos produzcan lo que se espera de ellos durante toda su vida operativa.

Para las empresas que ya operan activos renovables en Argentina, la pregunta más útil puede dejar de ser “¿cuál fue nuestra disponibilidad este mes?” y pasar a ser “¿cuánta energía podríamos haber generado y qué problemas todavía nos impiden capturar ese valor?”. Es precisamente esta diferencia entre saber qué ocurrió y saber qué hacer a continuación lo que transforma los datos operativos en performance.

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