Transfer Learningの適用範囲を広げるためには、異なる種類の風力タービンや複数の風力発電所間での適用可能性を検討することが重要です。異なる種類の風力タービンや風力発電所間でのデータの違いや類似性を分析し、適切な特徴量の抽出やモデルの適応性を検討することで、Transfer Learningの効果を最大限に引き出すことができます。さらに、異なる環境条件や運用状況においても汎用性の高いモデルを構築するために、さまざまなシナリオやデータセットに対するモデルの汎化能力を検証することが重要です。