基于DPK‑means的日前光伏发电功率预测方法，包括对历史数据的归一化处理；对历史数据的聚类分析，并确定待预测日所属类别；为极限学习机回归训练与预测。本发明针对不同天气状况下的光伏系统的日前发电功率预测均可得到较好的结果。在选择日气象特征向量时，根据我国实际天气预报情况，选择每小时的温度、湿度、空气质量指数组成日特征向量。在日特征向量确定的基础上，采用DPK‑means聚类方法对历史气象特征进行聚类，并确定待预测日的所属类别。在选定待聚类样本所属类别集后，通过极限学习机实现预测。本发明对数据的处理更加简单，极限学习机所需设置的参数较少，可快速、准确地实现日前光伏发电功率的预测。