En los últimos años, la energía limpia ha ganado una atención creciente, con la energía eólica marina desempeñando un papel crucial en la producción de energía global. Sin embargo, los altos costos de operación y mantenimiento de los parques eólicos marinos siguen siendo un desafío significativo. La llegada de la tecnología 5G proporciona una solución para monitorear y controlar de manera eficiente el equipo de energía eólica. El uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) 5G para inspecciones de palas es un desarrollo prometedor. Un desafío clave es planificar de manera eficiente las rutas de vuelo de los UAV para inspecciones rápidas y efectivas en entornos marinos complejos. Para abordar este problema, realizamos un estudio en profundidad del método de optimización de rutas de UAV 5G. En este documento, el problema de la ruta de inspección de UAV se modela como un problema de vendedor viajero (TSP) con evitación de obstáculos, teniendo en cuenta las restricciones de vuelo de los UAV y los factores complejos del entorno marino, particularmente el impacto del viento marino en la velocidad de vuelo de los UAV. Proponemos un novedoso Algoritmo Genético Guiado por A* Mejorado Consciente del Viento Marino (SWA-IAGA), que integra un algoritmo A* mejorado para guiar el algoritmo genético en la planificación eficiente de rutas, con la asistencia de conocimientos gráficos relevantes. Este algoritmo supera las limitaciones de los métodos tradicionales de planificación de rutas de un solo camino, permitiendo una planificación de rutas más precisa y eficiente.