Hola Arturo,

Soy Sofía y espero poder ayudarte con tu duda.

El modelo predictivo depende de varios datos utilizados en su entrenamiento. Algunos de los datos incluyen:
Datos meteorológicos históricos: velocidad y dirección del viento, temperatura ambiente...
Datos de producción eólica: potencia generada en distintos periodos y eficiencia del aerogenerador en función de las condiciones climáticas...
Datos geoespaciales: altitud del terreno, rugosidad del suelo, ubicación precisa de los aerogeneradores...
Datos temporales: que podrían ser las estaciones del año y tendencias climáticas a largo plazo.
Datos técnicos del equipo: por ejemplo características del aerogenerador (como la altura del mástil y el tamaño de las palas) y parámetros operativos (como los umbrales de corte por seguridad y los periodos de mantenimiento).

Podrías utilizar las redes neuronales para una mayor precisión en la predicción de la generación de energía eólica en áreas con cambios climáticos muy impredecibles, ya que tienen una capacidad para reconocer patrones complejos y no lineales en grandes volúmenes de datos. En este caso, este modelo te podría ser útile:
Redes Neuronales de Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM) y GRU: diseñadas para manejar dependencias a largo plazo en datos secuenciales, resultando particularmente efectivas en la predicción del clima.

Te dejo esta web que roporciona informes técnicos, datos del sector eólico y tendencias sobre la integración de IA en la predicción energética. https://windeurope.org/

¡Espero que te pueda servir de ayuda! 

Sofía.