本发明涉及一种电力物资质量评价及抽检方法，包括以下步骤：步骤1：获取制定电力物资抽检策略所需要的历史数据；步骤2：基于步骤1获取的历史数据，建立三种电力物资质量评价指标，并对电力物资的抽检历史数据进行质量评价；步骤3：基于模糊C均值聚类算法以及步骤2提供的质量评价指标对电力物资的抽检数据进行分类，并依据分类结果建立电力物资的抽检率指标；步骤4：基于步骤3的抽检率指标以及步骤1获取的历史数据，对神经网络进行训练，形成电力物资的智能抽检策略。本发明解决了传统电力物资抽检策略的低效率、缺乏合理性等问题，保证了电力设备的入网质量，形成了一套完备的电力物资质量评价及抽检方法。