Até os dias atuais, a modelagem numérica da atmosfera tem sido a ferramenta mais adequada para gerar mapas de recursos eólicos. Este trabalho tem como objetivo principal investigar como diferentes técnicas de simulação do escoamento atmosférico são dependentes do relevo e de fenômenos físicos simulados na caracterização dos ventos em escala local e previsão de geração de energia. A motivação deste estudo está no crescente desenvolvimento do setor de energia eólica, especialmente no Brasil, e na necessidade de obtenção de estimativas acuradas num projeto de parque eólico, especialmente se este for em uma região de topografia complexa. Foram realizadas estimativas de produção anual de energia (AEP) sob diferentes condições de complexidade de terreno. Primeiramente, foi verificada a implementação da curva de potência e do modelo de esteira em duas ferramentas distintas através de um terreno perfeitamente plano, ou seja, de forma independente do relevo. Constatada a equivalência tanto nestes quesitos quanto no campo de vento básico, procedeu-se à comparação de três métodos numéricos para a simulação do escoamento sobre um terreno de alta complexidade topográfica, sejam eles: CFD RANS com k-? e k-? (WindSim), simples conservação de massa (WindMap) e mesoescala refinado (SiteWind). Os dois últimos são executados através do software OpenWind. Estas ferramentas de projetos de parques eólicos são muito frequentemente utilizadas, e por isto foram selecionadas. Neste terreno, foram utilizados dados medidos em cinco mastros meteorológicos ao longo de períodos que compreenderam entre 1,5 a 2 anos. Para garantir uma análise livre de tendências, configurações equivalentes foram usadas nos modelos de microescala, sob as condições de regime permanente, escoamento incompressível e estratificação neutra da atmosfera. Diferenças não desprezíveis foram encontradas na distribuição espacial dos ventos simulados pelos diferentes modelos. Consequentemente, os layouts obtidos pelo posicionamento ótimo de 50 turbinas sobre cada um destes campos de vento também foram bastante discrepantes. Em termos qualitativos, esta discordância dificulta tomada de decisões. Os distintos micrositing (o mesmo layout com mapas de vento provenientes de diferentes métodos) resultaram em diferenças de até mais de 10% na previsão de AEP. Os cinco mastros meteorológicos dentro da área considerada são importantes para o ajuste e checagem dos modelos, mas não são suficientes para afirmar categoricamente a superioridade de acurácia de um modelo em detrimento dos demais. Entretanto, estas observações forneceram um indicativo de que o modelo de mesoescala refinado foi capaz de melhor representar a aceleração do vento na região de estudo.