本发明公开了一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法，涉及电厂锅炉最佳烟气含氧量预测优化技术领域。针对华南某电厂锅炉，获取锅炉炉膛压力、主蒸汽压力、主蒸汽流量、AGC负荷指令、汽包压力、给煤量、煤粉浓度、引风量、送风量、最佳烟气含氧量、排烟温度、过热器出口温度、汽包水位、过热器出口压力的历史数据，对历史数据进行预处理，得到建模数据集；通过支持向量机算法搭建炉膛压力模型、主蒸汽压力模型和最佳烟气含氧量模型；然后通过人工鱼群算法对可控变量进行寻优。应用本发明，可达到降低煤粉消耗，节约经济成本的目的。