Con el desarrollo de mercados de energía reestructurados, ha surgido un entorno comercial competitivo orientado a la obtención de beneficios. Con la ayuda de diferentes tecnologías avanzadas, las empresas generadoras están tomando decisiones sobre el comercio de electricidad con información imperfecta sobre las condiciones operativas del mercado. La predicción del precio de liquidación del mercado (PLM) es un problema potencial en estos mercados. La información temprana sobre el PLM puede ser una herramienta beneficiosa probada para acumular ganancias. En este trabajo, se presenta un modelo de predicción gris local basado en una función polinómica cúbica para estimar el PLM con la ayuda de datos históricos. El marco matemático de este modelo gris fue establecido y evaluado para diferentes condiciones y bases de datos de mercado. La comparación entre modelos grises tradicionales y algunos modelos grises avanzados revela que el modelo propuesto produce resultados precisos.