目前，我国的区域电力市场已经进入模拟运行阶段，东北区域的日前市场初期将采用单一购买者的竞争方式，因此，对于发电商来说，电力无约束市场价格（UMCP）的预测将具有相当重要的意义。本文首先采用有序样本聚类分析、日期类型分析、因素分析、动态聚类分析等方法对全年历史日价格样本进行逐级聚类，使相似的日价格样本被分到了一起，较好地解决了预测样本的最优选择问题。然后在聚类分析结果的基础上，通过多种预测方法比较、模型优化等研究工作，找到每一小类的UMCP最优预测模型。在完成上述研究历史数据得到日UMCP的最优分类方法和预测模型之后，采用判别分析法确定待预测日应属于哪一小类，同时也就确定了该日的最佳预测模型。研究当中，还对遇到的最优聚类，不同因素分析方法得到不同分析结果的分析和正确处理，聚类分析中样本距离的不同度量方法造成不同聚类结果的分析 和正确处理，以及预测方法优化等重要问题展开详细的讨论。算例分析证明：本文的所提出的方法实用，预测效果较好，有利于发电企业通过UMCP的预测构造竞价策略，提高经济效益。