En este estudio rápido, estimamos los parámetros de la distribución de Weibull utilizando datos de viento recopilados entre marzo de 2017 y enero de 2018 mediante una estación meteorológica de mástil de doce metros en los terrenos del Centro Nacional de Investigación Energética en Jartum. Para cuantificar estos descriptores, nos basamos en métodos analíticos y estocásticos, lo que permitió a especialistas, investigadores, ingenieros, tomadores de decisiones y responsables de políticas comprender las características del viento en las cercanías. Así, se proporcionaron los parámetros de escala y forma calculados, en los que el algoritmo Firefly (FA) resultó ser el más preciso en términos del coeficiente de determinación, que fue igual a 0.999, lo cual consideramos lógico debido a la no linealidad observada en los números de velocidad del viento. Por el contrario, el método del factor de patrón de energía tuvo la peor capacidad de predicción dependiendo de varias métricas de bondad de ajuste. Este trabajo conciso es único porque es el primero en utilizar datos de Sudán para predecir velocidades locales del viento utilizando algoritmos de inteligencia artificial, particularmente la técnica FA, que se utiliza ampliamente en la modelización fotovoltaica solar. Además, dado que los enfoques de estimación clásicos actúan de manera diferente espacialmente, evaluar su eficacia se vuelve innovador, lo cual se logró aquí. En una nota similar, se encontró que la velocidad media del viento ponderada era igual y la velocidad media del viento FA era, mientras que el diagrama de rosas indicó que la mayoría de los vientos con energía potencial equivalente o mayor soplan desde el norte.