Located between 10？ and 13？ North latitude, the Guéra region lies in central Chad; it covers an area of 61,279 km2 and has Mongo as its administrative capital. Its terrain is predominantly rugged and mountainous, dominated by the Guéra Massif, which reaches an elevation of 1800 meters and is geologically characterized by granites and dolerite dykes. Administratively, the region is divided into four departments: Mongo, Barh Signaka, Bitkine, and Mangalmé. Actual data for the study area, covering a 15-year period (January 1, 2010, to December 31, 2025), were obtained from Chad’s National Meteorological Agency (ANAM) and processed using the Python programming language. The proposed methodology relies on using Weibull distribution parameters and directional wind speed analysis (fitting speed data to this distribution to model probability), analyzing wind roses to identify dominant directions and flow variability, estimating the capacity factor to select a suitable turbine, and conducting a more in-depth techno-economic analysis. The results demonstrate the feasibility of this assessment based on actual ANAM data. They highlight a promising resource characterized by low wind speeds but excellent consistency, an ideal profile for water pumping or hybrid solar-wind systems, although this rules out large-scale industrial wind power. Application of the wind shear model shows that raising masts from 10 to 18 meters increases average wind speeds by 15.8%, thereby generating a massive 56% gain in gross energy output across the entire area. From an economic standpoint, a clear difference distinguishes the sites studied: Mangalmé, Bitkine, and Mongo prove to be highly profitable, thanks to an annual output of 12.5 GWh, low energy costs (€0.06 per kWh), and a rapid payback period of six years. Conversely, Barh Signaka proves less advantageous due to more intermittent operation and low output (4.1 GWh/year); this drives the cost of electricity up to €0.14 per kWh and extends the payback period to 14 years. Furthermore, this work serves as a valuable decision-support tool for experts and researchers in the wind energy sector. Finally, this research paves the way for future studies, particularly a techno-economic analysis of hybrid systems designed for areas with low wind potential.
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