市场清算电价预测是电力市场中交易决策的基础。人工神经网络是电价预测较为理想的方法,但依然存在一些问题,如样本训练有时需要很长时间,存在收敛问题,特别是当样本特征量不明显的时候,这种现象更为突出。针对这一问题,利用自组织映射的聚类特性将历史数据进行特征分类和筛选处理,处理后形成的新数据用于训练三层BP神经网络,仿真结果表明,经过这种数据处理后,网络的收敛速度得到了显著提高,且预测效果良好。