在风功率预测聚类中，我们使用了数据预处理和PSO-SVM方法首先，我们使用DBCAN算法提取了风功率异常数据，并使用KMEAN...

在风功率预测聚类中，采用了数据预处理与PSO-SVM方法。首先，利用DBCAN算法提取风功率异常数据，并通过KMEANS算法对处理后的数据进行聚类，完成了三类仿真实验设置。基于聚类结果，使用粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）进行风功率分类预测。在Matlab平台上进行仿真实验，验证了该方法的有效性。实验结果展示了风功率数据异常值剔除与分类结果，同时对比了经过PSO优化的SVM与未优化SVM的预测效果。通过聚类和PSO优化，提高了风功率预测的准确性。