El creciente interés por las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) ha incentivado la inversión y construcción de centrales eléctricas basadas en energía eólica en nuestro país. La operación del sistema requiere conocer de antemano cuanta potencia será capaz de generar cada central en un horizonte de tiempo dado.Esta memoria presenta el diseño de un predictor de largo plazo de la potencia eléctrica generable por una central eólica. Este modelo es de carácter estadístico y fue entrenado y validado utilizando datos del Sistema Interconectado Central (SIC), tomados desde Diciembre de 2007 a Marzo de 2010. Los pronósticos entregados por el modelo tienen un error relativo del 12% para horizontes entre 1 y 5 días.El modelo propuesto se basa en la Teoría de Sistemas Grises, y en particular, en el algoritmo Stock - Market - Like. Éste se utiliza en la predicción de series de datos caóticas, es decir con mucha variación entre sus valores. La idea central de este algoritmo es predecir los instantes en los cuales la serie de tiempo toma un valor particular. Ello permite eliminar los problemas habituales que se encuentran en la predicción de largo plazo, esto es, la acumulación de errores a medida que aumenta el horizonte de predicción. Los valores óptimos de los parámetros del modelo fueron encontrados mediante vía experimental realizando simulaciones de Monte Carlo utilizando la distribución empírica de la serie de entrenamiento.La investigación presentada en esta memoria complementa los resultados encontrados en la literatura y abre una nueva línea que deberá seguir siendo explorada en el futuro.