Los recursos eólicos juegan un papel fundamental en la construcción de sistemas energéticos sostenibles, cruciales para mitigar y adaptarse al cambio climático. Con la creciente frecuencia de eventos extremos bajo el calentamiento global, la predicción efectiva del potencial de recursos eólicos extremos puede mejorar la seguridad de los parques eólicos y otra infraestructura, al tiempo que optimiza la asignación de recursos y los planes de respuesta a emergencias. En este estudio, evaluamos la habilidad de predicción estacional para eventos extremos de viento en verano sobre China utilizando un conjunto de datos de hindcast de 20 años generado por un sistema de predicción dinámica sin fisuras diseñado por el Instituto de Investigación, Diseño e Investigación de Shanghai, Ltd. (Shanghai, China) (SIDRI-ESS V1.0). En primer lugar, el hindcast simula efectivamente la distribución espacial de los umbrales de velocidad del viento extremo de verano, aunque tiende a sobreestimar los umbrales en la mayoría de las regiones. En segundo lugar, se observan altas habilidades de predicción, medidas por el coeficiente de correlación temporal y el error cuadrático medio normalizado, en el noreste de China, el centro-este de China, el sureste de China y la meseta tibetana (el coeficiente de correlación es aproximadamente 0.5 y el error cuadrático medio está por debajo de 0.9 en estas regiones). Las habilidades más altas emergen en el sureste de China con un máximo superior a 0.7, y la habilidad de predicción efectiva puede extenderse hasta un tiempo de anticipación de 5 meses. La predicción en conjunto mejora significativamente la habilidad predictiva y reduce la incertidumbre, siendo 24 miembros del conjunto suficientes para saturar y 12-16 miembros para la mayoría de las regiones clave y tiempos de anticipación. Además, mostramos que la habilidad de predicción para los conteos de viento extremo está fuertemente relacionada con la habilidad de predicción para las velocidades medias del viento en verano, particularmente en el sureste de China. En general, SIDRI-ESS V1.0 muestra un rendimiento prometedor en la predicción de vientos extremos y tiene un gran potencial para proporcionar servicios a la industria eólica. Puede ayudar efectivamente a optimizar las estrategias operativas de los parques eólicos y mejorar la eficiencia de generación de energía. Sin embargo, se necesitan más mejoras, particularmente en áreas donde las habilidades de predicción para vientos extremos están influenciadas por fenómenos meteorológicos de menor escala y áreas con superficies subyacentes y características climáticas complejas.