El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo que sea capaz de proporcionar predicciones de estadísticas de velocidad del viento (WSS) en entornos de energía renovable. El tema es claramente interesante, ya que las predicciones de tormentas y vientos extremos son importantes para los tomadores de decisiones y los equipos de respuesta a emergencias en entornos de energía renovable, por ejemplo, en lugares donde podrían ubicarse turbinas eólicas, incluidas las ciudades. El objetivo del trabajo se logra a través de dos fases: (a) Durante la fase de preparación, se lleva a cabo la construcción de una gran base de datos de WSS basada en dinámica de fluidos computacional (CFD), que incluye campos de flujo de diferentes direcciones del viento en todos los puntos numéricos de la cuadrícula; (b) En la segunda fase, se utiliza el algoritmo para encontrar los registros en la base de datos de WSS con las condiciones meteorológicas más cercanas a las condiciones meteorológicas de interés. La evaluación del modelo CFD (incluyendo tanto metodologías de turbulencia RANS como LES) se realiza utilizando los datos experimentales del experimento de túnel de viento MUST (Mock Urban Setting Test).