El interés restaurado ahora recibe energía renovable debido al declive global en las emanaciones de gases de efecto invernadero y la combustión de combustibles fósiles. La fuente de energía de más rápido crecimiento, la generación de energía eólica, es reconocida como una fuente de energía limpia que ha crecido rápidamente y se utiliza extensamente en instalaciones de producción de energía eólica. Las estimaciones de velocidad del viento a corto plazo de este estudio se realizan utilizando un modelo multivariante basado en una red neuronal artificial (ANN) que combina varias mediciones locales, incluyendo velocidad del viento, dirección del viento, potencia activa de LV y curva de potencia teórica. El conjunto de datos fue recibido del sistema SCADA de Turquía en intervalos de 10 minutos, y los datos reales validaron el rendimiento esperado. La investigación tuvo en cuenta la velocidad del viento como un parámetro de entrada y creó un modelo multivariante. Para realizar predicciones en datos de series temporales, se utiliza un algoritmo como una red neuronal artificial (ANN). Los resultados del experimento revelan que el algoritmo ANN produce resultados de predicción confiables cuando se consideran métricas como 0.693 para , 0.833 para y 0.96 para R-cuadrado o coeficiente de determinación.