风力发电已经成为一些国家的重要动力来源,因为风能是可再生的,风力发电是清洁的,而且与今天主要用于发电的化石燃料相比,没有产生污染物。由于这些原因,世界对风力发电的关注日益增加。在过去的十年中,在几分钟,几天,几个月和几年的时间内对风力发电的预测进行了大量研究。本文重点关注短期预测,并从风能理论概述入手。关注短期预测的主要原因是确保电力需求和供应之间的平衡。基于风电预测领域的文献研究,发现地理位置,数据来源和预测方法等因素对风电预测的准确性有影响。此外,在文献中发现,诸如风速,风向,天气稳定性,可用性,相对湿度和季节数据的输入参数作为用于预测风力的预测方法的输入数据非常有用。从大量预测方法中发现,最常用的预测风能的技术是物理方法,以及统计或混合方法,如神经网络。该研究已经获得了使用RNN,LSTM,混合方法和集合方法的预测结果。