本发明公开了一种基于数据驱动的矿热炉节能优化方法及其装置，涉及矿热炉节能优化技术领域。针对待预测矿热炉，获取矿热炉的历史生产数据，包括原料的重量、杂质含量和所对应单位能耗；对历史生产数据进行预处理，得到矿热炉的能耗向量；将矿热炉能耗特征向量输入随机森林算法，计算得到矿热炉能耗模型；在当前杂质含量的原料生产下，利用遗传算法对各个原料的重量进行编码，将矿热炉能耗模型作为适应度函数，将原料重量和当前原料的杂质含量输入能耗模型，计算得到所预测的矿热炉能耗，进行遗传操作的迭代循环，得到最低能耗和最优重量。应用本发明，能实现在不同杂质含量原料的生产下对矿热炉能耗的准确预测并对重量进行寻优。