La previsión de energía eólica es fundamental para promover una operación de red estable y sostenible al estimar las salidas de energía futuras a partir de datos meteorológicos y de turbinas pasadas. La imprevisibilidad inherente en los patrones de viento plantea desafíos sustanciales para sincronizar la oferta con la demanda, con inexactitudes que pueden desestabilizar la red y causar potencialmente escasez o exceso de energía. Este estudio desarrolla un enfoque basado en datos para prever la energía eólica de 30 minutos a 12 horas adelante utilizando datos históricos de energía eólica recopilados por el sistema de Control y Adquisición de Datos Supervisores (SCADA) de una turbina eólica, el modelo Enercon/E92 de 2350 kW, instalada en Casa Nova, Bahía, Brasil. Estos datos fueron medidos desde enero de 2020 hasta abril de 2021. La orientación temporal se incorporó utilizando codificación seno/coseno o cíclica, derivando 16 características normalizadas que encapsulan tendencias diarias y estacionales cruciales. La investigación explora dos estrategias distintas: predicción de errores y corrección de errores, ambas empleando un modelo secuencial donde las previsiones iniciales a través de k-Vecinos más Cercanos (KNN) son rectificadas por el Regresor Extra Trees. Su principal divergencia es la variable objetivo del segundo modelo. Las evaluaciones revelaron que ambas estrategias superan al KNN independiente, con la corrección de errores destacándose en predicciones a corto plazo y la predicción de errores mostrando potencial para pronósticos extendidos. Esta exploración subraya la importancia imperativa de la selección de metodología en la previsión de energía eólica.