在风功率预测中，使用数据预处理和PSO-SVM方法进行聚类分析。通过DBCAN算法提取风功率异常数据，再使用KMEANS算法对数据进行聚类处理。实验设置包括三类不同的仿真场景，基于聚类结果，采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）进行风功率分类预测。

仿真实验在Matlab平台上进行，结果展示了风功率数据的异常值剔除与分类效果，同时比较了PSO优化的SVM与未优化SVM的预测精度。此外，还对比了聚类处理前后的结果，验证了聚类和PSO优化的结合显著提高了风功率预测的准确性。