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

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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KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。我们进行了三类仿真实验设置。基于上述聚类结果，我们采用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）来对风功率进行分类预测。为了验证我们的方法，我们在Matlab平台上进行了仿真实验。下图展示了风功率数据异常值剔除和分类结果，并展示了经过PSO优化的SVM与未优化的SVM的对比预测结果。同时，我们还展示了聚类前后的结果，验证了通过聚类处理和PSO的优化可以提高风功率预测的准确性。