P50 vs P90: qué número mira de verdad tu banco
Tu banco no financia sobre el P50 de tu presentación. Financia sobre el P90. Y si lo calculaste como “el P50 menos un 8%”, puede que hayas declarado mal el tamaño del préstamo, porque ese margen no es fijo: depende del sitio, de la calidad de los datos y del período. Este artículo explica qué es cada número, por qué el atajo lineal falla, y cómo se obtiene un P90 que el ingeniero independiente firme.
TL;DR
- El P50 es la producción mediana (se supera el 50% de los años). Es tu caso base, pero el banco no presta contra la media.
- El P90 es la producción que se iguala o supera el 90% de los años. Es el número sobre el que se dimensiona la deuda.
- Calcular el P90 como “P50 menos un margen fijo” es un error: el descuento depende de la incertidumbre σ, que cambia con cada proyecto.
- La distribución real tiene colas más gruesas que la normal: el P99 modelado se incumple ~1 de cada 6 años, no 1 de cada 100 (kWh Analytics).
- Un P90 defendible sale de un Monte Carlo sobre incertidumbres separadas (aleatoria vs sistemática), no de una resta.
Si vendes, financias o revisas plantas fotovoltaicas, vives entre estos dos números. Confundirlos —o calcular el segundo a ojo— es la diferencia entre un modelo financiero que aguanta la due diligence y uno que no. Vamos por partes.
¿Qué es el P50 y por qué no le basta al banco?
El P50 es el nivel de energía anual que la planta iguala o supera el 50% de los años: la mediana de la distribución de producción. Es el valor central que sale de tu simulación con un año meteorológico típico, y es el que usas para tu caso base y tu retorno esperado.
El problema es que la mitad de los años caerán por debajo. Un promotor evalúa su proyecto sobre la media; un prestamista, no: le importa el escenario malo, porque su repago depende de que haya caja incluso en un año flojo. Por eso el P50 es necesario pero insuficiente: describe el centro de la distribución, no su lado adverso. Y la deuda se dimensiona sobre el lado adverso.
¿Qué es el P90 y por qué el lender financia sobre él?
El P90 es la producción que se espera igualar o superar el 90% de los años. Dicho al revés: solo 1 año de cada 10 debería quedar por debajo. Ese carácter prudente es exactamente lo que busca un banco para dimensionar el servicio de deuda.
El mecanismo es directo: la banca calcula la caja disponible (CADS) en el caso P90, le aplica un DSCR objetivo (típicamente 1,20–1,35× para solar contratado) y de ahí sale el principal máximo que el activo soporta. En nuestro caso base de 100 MWdc —P50 de 170 GWh— el P90 de 155,8 GWh recorta ~8% la caja frente al P50, y con ella la deuda. Un P90 más alto y bien fundamentado significa, literalmente, más deuda a menor coste.
| Percentil | Se supera el… | Factor z | Energía (caso 100 MW, σ = 6,5%) |
|---|---|---|---|
| P50 | 50% de los años | 0,000 | 170.000 MWh |
| P75 | 75% de los años | 0,675 | 162.541 MWh |
| P90 | 90% de los años | 1,282 | 155.833 MWh |
| P95 | 95% de los años | 1,645 | 151.823 MWh |
| P99 | 99% de los años | 2,326 | 144.298 MWh |
El error de calcular el P90 como “P50 menos un margen”
El descuento del P50 al P90 no es un número fijo: es 1,282 × σ, y σ cambia con cada proyecto. Tratar el P90 como “P50 menos un 8%” (o menos el porcentaje que usó el último proyecto) es el error más común y más caro de un estudio de producción.
La fórmula del sector lo deja claro: P90 = P50 · (1 − 1,282 · σ). Todo el descuento vive en σ, la incertidumbre total. Y σ no es una constante: depende de la calidad del dato de recurso (satélite vs medida en campo), de la latitud, del clima y del período que estás evaluando. El mismo P50 produce P90 muy distintos:
| Mismo P50 (170 GWh) | σ total | P90 | Descuento real |
|---|---|---|---|
| Buen dato + medida en campo | 4,0% | 161.282 MWh | −5,1% |
| Caso base típico | 6,5% | 155.833 MWh | −8,3% |
| Dato pobre / alta variabilidad | 10,0% | 148.206 MWh | −12,8% |
Un margen fijo del 8% sobredimensiona el P90 en el sitio malo y lo infradimensiona en el bueno. En el primer caso, prometes al banco una energía que no está respaldada por la incertidumbre real; en el segundo, dejas deuda barata sobre la mesa.
Hay un segundo error, más sutil: asumir que la distribución es una campana de Gauss perfecta. No lo es. La producción real tiene colas inferiores más gruesas que la normal —años malos peores de lo que predice la campana—. La evidencia de flota es contundente: el escenario P99 modelado (que por definición debería incumplirse 1 año de cada 100) se está incumpliendo aproximadamente 1 de cada 6 años (kWh Analytics, Solar Risk Assessment). La resta lineal, que asume normalidad, es sistemáticamente optimista en la cola.
Monte Carlo: de la incertidumbre a un percentil defendible
Si el atajo lineal falla, la alternativa correcta es simular la distribución, no restarla. Un estudio de producción bancable moderno obtiene el P90 con un Monte Carlo: muestrea miles de veces las incertidumbres de cada eslabón —recurso, transposición, temperatura, suciedad, degradación, disponibilidad— y propaga cada combinación hasta la energía anual, construyendo la distribución completa de la que se leen el P50, P90 y P99.
Esto tiene tres ventajas sobre la suma en cuadratura (RSS) analítica:
- Captura la forma real de la distribución, colas incluidas, en vez de forzar una normal. NREL lo documenta en SAM: el método analítico (normal) da un P90 “unos puntos porcentuales más optimista” que el método empírico basado en años históricos reales (Dobos, Gilman & Kasberg, 2012).
- Separa la incertidumbre aleatoria de la sistemática. La variabilidad meteorológica interanual es aleatoria: promedia con los años (como σ/√n). El sesgo de datos y de modelo es sistemático: no se diluye nunca (Sandia/Hansen; NREL Prilliman et al., 2023). Distinguirlas es lo que permite dar un P90 distinto para un año y para el plazo del préstamo.
- Permite modelar correlaciones. La RSS asume que todas las fuentes de error son independientes; cuando no lo son, subestima la incertidumbre total (Bodini & Optis, NREL, para AEP eólica — el mismo principio aplica a la fotovoltaica).
¿Un año o el plazo del préstamo?
El banco usa dos P90 distintos, y conviene no mezclarlos. El P90 de un año gobierna el DSCR anual (¿hay caja este año concreto?). El P90 multianual —sobre 10 años o sobre el plazo de la deuda— dimensiona el préstamo, y es más alto que el de un año porque la variabilidad interanual se promedia: solo el término aleatorio se divide por √N; el sistemático se queda fijo. Reportar un único P90 de un año para todo es otro error frecuente.
¿Qué espera ver tu lender en el informe?
Un informe bancable no es un número: es una distribución con su procedencia auditada. El ingeniero independiente (IE) que revisa el estudio para el banco espera encontrar, como mínimo:
- P50 y P90 explícitos, y el P90 tanto a un año como al plazo de la deuda.
- El presupuesto de incertidumbre desglosado por fuente (recurso, transposición, térmico, soiling, degradación, disponibilidad) y combinado de forma trazable. La referencia del sector (IEA-PVPS Task 13) sitúa la incertidumbre total típica en torno al 6,5%.
- La procedencia del dato de recurso: qué base satelital, su validación, y si hubo adaptación a sitio con medida en campo.
- Los supuestos de degradación y disponibilidad, declarados y justificados.
- Representatividad de largo plazo: idealmente ≥10 años de datos meteorológicos, no un único año favorable.
- Método probabilístico (Monte Carlo o equivalente), no un único cálculo determinista con un margen a ojo.
Y espera, sobre todo, coherencia: que el P90 se derive de la σ declarada, y que la σ se derive de las fuentes declaradas. Un P90 que no se puede reconstruir desde el desglose de incertidumbre es un P90 que el IE va a recortar —o rechazar.
Por qué importa la precisión del dato: reducir la incertidumbre del recurso de 2,29% a 1,20% añade ≈175.000 $/año de caja para el servicio de deuda en una planta de 150 MW (SolarAnywhere, 2026). La adaptación a sitio, que comprime el sesgo satelital de ±3,5% a ±2–2,5%, no solo sube el P90: lo hace defendible.
Cómo lo resuelve Heliosolve
Heliosolve produce el P90 como debe producirse: por simulación probabilística, no por resta. El motor construye la distribución de energía muestreando las incertidumbres de cada eslabón y separando la parte aleatoria (interanual, que promedia) de la sistemática (modelo, que persiste). El resultado es un P50, un P90 a un año y un P90 al plazo, todos trazables hasta sus fuentes —justo lo que el IE necesita reconstruir.
Y hay una segunda palanca, más profunda: bajar la σ sistemática de partida. Como explicamos en El coste real de un error de simulación PV, el sesgo de modelo es el término que no se diluye con los años. La física de alta fidelidad de Heliosolve —modelo de irradiancia avanzado, ray tracing óptico, cálculo a nivel de celda y motor térmico de transferencia de calor— ataca ese sesgo en cada eslabón. Menos σ sistemática significa un P90 más alto y más defendible: P90 = P50 · (1 − 1,282 · σ) juega a tu favor cuando σ baja.
No se trata de reportar un P90 más alto, sino un P90 que sobrevive a la due diligence. Esa es la diferencia entre un estudio que cierra financiación y uno que la retrasa.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre P50 y P90 en fotovoltaica?
El P50 es la producción anual mediana: se iguala o supera el 50% de los años. El P90 es la producción que se iguala o supera el 90% de los años, un escenario prudente. El promotor evalúa el proyecto sobre el P50; el banco dimensiona la deuda sobre el P90, porque su repago depende de los años malos.
¿Cómo se calcula el P90 de una planta solar?
Con la fórmula P90 = P50 · (1 − 1,282 · σ), donde σ es la incertidumbre total, o —mejor— mediante un Monte Carlo que muestrea las incertidumbres de cada fuente y construye la distribución completa. El factor 1,282 corresponde al percentil 90 de la normal; el método Monte Carlo captura además las colas reales.
¿Por qué está mal restar un margen fijo al P50?
Porque el descuento del P50 al P90 es 1,282 × σ, y σ cambia con el sitio, la calidad del dato y el período. Un margen fijo del 8% sobredimensiona el P90 en sitios con datos pobres e infradimensiona el de sitios bien medidos. Además, la distribución real tiene colas más gruesas que la normal.
¿Por qué se incumple el P99 más de lo previsto?
Porque la distribución de producción real tiene colas inferiores más gruesas que la campana de Gauss. El método analítico normal es optimista en la cola: kWh Analytics observa que el P99 modelado, que debería incumplirse 1 año de cada 100, se incumple aproximadamente 1 de cada 6. Un Monte Carlo sobre años históricos reales corrige ese sesgo.
¿Qué debe incluir un informe de producción bancable?
P50 y P90 (a un año y al plazo de la deuda), el presupuesto de incertidumbre desglosado por fuente, la procedencia del dato de recurso y la adaptación a sitio, los supuestos de degradación y disponibilidad, ≥10 años de datos meteorológicos y un método probabilístico. Todo debe ser trazable para el ingeniero independiente.