Las duras condiciones de funcionamiento de las centrales eólicas causan efectos adversos sobre sus componentes que disminuyen su vida útil y disminuyen su rendimiento hasta en un 30%. Conocer previamente los niveles de desgaste y, en consecuencia, las pérdidas de energía de las turbinas, permitiría mejorar las estimaciones de los parques y optimizar su diseño. El proyecto PREOLION desarrolla modelos basados en datos que, mediante técnicas de machine learning son capaces de determinar los niveles de disminución de la eficiencia que tendrá cualquier central debido a alteraciones por corrosión y/o abrasión en función de las características del proyecto, para producir una clasificación del nivel de afección.