电力工业放松管制，引入竞争的市场机制，逐步建立电力市场来优化资源配置是整个电力系统的发展趋势。电力市场中电价的确定是最本质、最关键的部分，如何合理的根据市场需求确定相应的电价直接影响到电力市场能否正常的运营。怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出市场出清电价具有十分重要的意义。 电力系统的负荷是一个时间序列，电价也是一个时间序列，因此，从理论上讲，凡是能用于负荷预测的方法都可以用于电价预测，如时间序列法、人工神经网络法、小波变换法等。但是电价由于其多变、价格尖峰等固有的特点，使得电价预测比负荷预测难得多，目前的电价预测方法都不尽如人意。 数据挖掘( Data Mining，简称DM)，又称为数据库中的知识发现，是90 年代中后期发展起来的人工智能分支。由于数据挖掘技术具有从大量数据中提取人们感兴趣的潜在知识和信息的显著优点，故其出现就在各个领域获得了广泛的应用。本文主要使用数据挖掘中的一个重要技术-聚类分析和混合模型来进行电价建模。 综合考虑影响电价的各种因素，本文提出一种基于数据挖掘中的相似搜索技术和混合概率聚类的电价建模新方法，该方法简单、方便，由此不仅可以利用加权回归思想检测出可能发生价格尖峰的数据点并对这些点作单独的处理和预测，而且还能够反映出一定的市场主体的行为。本文正是在数据挖掘这种数据驱动的模式下分析价格波动的起因的。