电力物资需求计划是电网供应链管控的关键环节，直接影响电网建设运维效率与物资保供质量。传统物资需求管理依赖人工经验与简单历史推演，存在预测精度低、数据利用不足、计划调整滞后、多级仓储协同不畅等问题，难以适配新型电力系统智能化管控需求。本文依托大数据与机器学习技术，构建电力物资需求智能预测与优化体系，融合多源业务数据挖掘需求特征，结合智能算法优化需求计划，并依托供应链数字平台实现协同应用，以期为电力物资精细化智能管理提供参考。