电力物资需求存在着复杂多样、需求不确定性强、不同工程对其需求差异化大的特点,随着生产水平和信息技术的不断发展,电力物资需求量迅速增加,且不确定性越来越明显,因此企业对于电力物资需求的精准预测及合理控制愈加重要。为此提出基于预测的随机需求库存模型,对具有随机性的电力物资需求进行预测,应用不同的库存订货策略对电力物资库存进行控制,降低库存成本,提高企业经济效益。首先采用指数平滑法对电力物资需求进行预测,之后根据预测数据与实际需求数据的差值对预测的误差进行分析,用呈正态分布的随机波动项进行表示;在得到预测数据后,利用粒子群算法求解模型,分析在（s,Q）策略和（s,S）策略下,如何控制订货量和最大库存水平,能够使库存成本最优,并对不同的成本参数进行敏感性分析,针对成本曲线,分析在不同情况下,库存策略和最优成本的变化规律;最后通过理论情况和真实情况的对比,分析在真实情况下应该如何选用库存策略。研究发现所采用的基于预测的随机需求库存模型比用正态分布或泊松分布等随机分布表示需求的模型优化效果更好,且在真实情况下,更适合采用（s,S）策略进行库存控制。建议企业应该利用大数据和智能方法更精准地预测需求,并根据不同的需求特性,对电力物资进行合理的库存控制,从而降低库存成本。