在风功率预测聚类中，我们采用了数据预处理和PSO-SVM方法。首先，利用DBCAN算法提取风功率异常数据，然后应用KMEANS算法对数据进行聚类。我们设置了三类仿真实验。基于聚类结果，采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）以预测风功率。为验证方法，我们在Matlab平台上进行了仿真实验。结果展示了风功率数据异常值剔除和分类效果，以及PSO优化的SVM与未优化的SVM的对比预测结果。同时，验证了聚类处理和PSO优化能提高风功率预测准确性。